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UNIVERSIDAD DEL BÍO BÍO FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES MAGÍSTER EN DIRECCIÓN DE EMPRESAS
TRANSMISIÓN DE PRECIOS EN EL MERCADO DE LA CARNE EN CHILE
TESIS PARA OPTAR AL GRADO DE MAGÍSTER EN DIRECCIÓN DE EMPRESAS
AUTORA : CEBALLOS GARRIDO, PAULINA ANDREA
Profesor Guía : Dr. Cabas Monje, Juan
Chillán, 2014
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ÍNDICE
TEMA PÁGINA
INTRODUCCIÓN 1
Resumen / Abstract 2
Planteamiento del Problema y Estado del Arte 3
Hipótesis y Variables 3
Objetivos 3
CAPITULO I Marco Teórico de la Investigación
Carne Bovina
Producción de Carne Bovina en Chile 4
Comercialización de Carne Bovina en Chile 4
Importación de Carne Bovina 6
Exportación de Carne Bovina 6
Carne Porcina
Producción de Carne Porcina en Chile 7
Importación de Carne Bovina 7
Exportación de Carne Bovina 7
Carne de Ave
Producción de Carne de Ave en Chile 8
Importación de Carne de Ave 8
Exportación de Carne de Ave 8
Carne Ovina
Producción de Carne Ovina en Chile 9
Importación de Carne Ovina 9
Exportación de Carne Ovina 9
Consumo de Carne en Chile
CAPITULO II Análisis de Precios en la Cadena de Valor del Sector Industrial
Análisis Descriptivo de los Precios de Carne de Vacuno
En sus tres Escalas de la cadena 13
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Precios Pagados al Productor de Carne de Vacuno (1975 – 2013) 13
Precios Pagados al Mayorista de Carne de Vacuno (1975 – 2013) 15
Precios Pagados por el Consumidor de Carne de Vacuno (1975 – 2013) 17
Precios Pagados al Productor de Carne de Pollo (1975 – 2013) 19
Precios Pagados al Mayorista de Carne de Pollo (1975 – 2013) 19
Precios Pagados por el Consumidor de Carne de Pollo (1975 – 2013) 22
Precios Pagados al Productor de Carne de Cerdo (1975 – 2013) 24
Precios Pagados al Mayorista de Carne de Cerdo (1975 – 2013) 25
Precios Pagados por el Consumidor de Carne de Cerdo (1975 – 2013) 27
CAPITULO III Transmisión de Precios en el Mercado de la Carne en Chile
Metodología
Análisis Econométrico de la Transmisión de Precios en la Carne de Vacuno en Chile
Análisis de la Cointegración de las Variables 30
Análisis de la Cointegración Lineal y Cointegración
Por Umbral (Engle Granger – TAR – MTAR) 33
Análisis del Modelo Corrector de Errores Asimétricos
Con Cointegración por Umbral 36
Análisis Econométrico de la Transmisión de Precios en la Carne de Pollo en Chile
Análisis de la Cointegración de las Variables 42
Análisis de la Cointegración Lineal y Cointegración
Por Umbral (Engle Granger – TAR – MTAR) 44
Análisis del Modelo Corrector de Errores Asimétricos
Con Cointegración por Umbral 47
Análisis Econométrico de la Transmisión de Precios en la Carne de Cerdo en Chile
Análisis de la Cointegración de las Variables 52
Análisis de la Cointegración Lineal y Cointegración
Por Umbral (Engle Granger – TAR – MTAR) 54
Análisis del Modelo Corrector de Errores Asimétricos
Con Cointegración por Umbral 57
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CAPITULO IV Conclusiones
Conclusiones 62
REFERENCIAS 70
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INDICE DE GRÁFICOS
GRÁFICO PÁGINA
Gráfico N°1: Consumo/Disponibilidad de carnes
por habitante en Chile (Kilos) 2000-2012 5
Gráfico Nº2: Histográma de Serie Mensual de
Precios al Productor de Novillos (1975 – 2013) 13
Gráfico Nº3: Diagrama de Dispersión Precios
al Productor de Novillos(1975 – 2013) 13
Gráfico Nº4: Tendencia de Precios al Productor de Novillos (1975 – 2013) 13
Gráfico Nº 5: Box Plot Estacionalidad de Precios
Reales al Productor de Carne de Vacuno 14
Gráfico Nº6: Histográma de Serie Mensual de Precios
al Mayorista de Carne de Vacuno (1975 – 2013) 15
Gráfico Nº7: Diagrama de Dispersión
Precios al Mayorista de Novillos (1975 – 2013) 15
Gráfico Nº8: Tendencia de Precios al Mayorista de Novillos (1975 – 2013) 15
Gráfico Nº9 : Box Plot Estacionalidad de Precios
Reales al Mayorista de Carne de Vacuno 16
Gráfico Nº10: Histográma de Serie Mensual de Precios
al Consumidor de Carne de Vacuno (1975 – 2013) 17
Gráfico Nº11: Diagrama de Dispersión Precios
al Consumidor de Novillos (1975 – 2013) 17
Gráfico Nº12: Tendencia de Precios al Consumidor de Novillos (1975 – 2013) 17
Gráfico Nº 13: Box Plot Estacionalidad de Precios
Reales del Consumidor de Carne de Vacuno 18
Gráfico Nº14: Histográma de Serie Mensual
de Precios al Productor de Pollos (1975 – 2013) 19
Gráfico Nº15: Diagrama de Dispersión Precios
al Productor de Pollos (1975 – 2013) 19
Gráfico Nº16: Tendencia de Precios al Productor de Pollos (1975 – 2013) 19
Gráfico Nº 17: Box Plot Estacionalidad de Precios
Reales al Productor de Carne de Pollo 18
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Gráfico Nº18: Histográma de Serie Mensual de Precios
al Mayorista de Pollos (1975 – 2013) 18
Gráfico Nº19: Diagrama de Dispersión Precios
Mayorista de Novillos (1975 – 2013) 21
Gráfico Nº20: Tendencia de Precios al Mayorista de Novillos (1975 – 2013) 21
Gráfico Nº 21: Box Plot Estacionalidad de Precios
Reales al Mayorista de Carne de Pollo 21
Gráfico Nº22: Histográma de Serie Mensual 22
de Precios al Consumidor de Pollos (1975 – 2013)
Gráfico Nº23: Diagrama de Dispersión Precios al Consumidor de Pollos (1975 – 2013) 22
Gráfico Nº24: Tendencia de Precios al Consumidor de Pollos (1975 – 2013) 22
Gráfico Nº25 : Box Plot Estacionalidad de Precios
Reales al Consumidor de Carne de Pollo 23
Gráfico Nº26: Histográma de Serie Mensual
de Precios al Productor de Cerdo (1975 – 2013) 24
Gráfico Nº27: Diagrama de Dispersión Precios al Productor de Cerdos (1975 – 2013) 24
Gráfico Nº28: Tendencia de Precios al Productor de Cerdos (1975 – 2013) 24
Gráfico Nº 29: Box Plot Estacionalidad de Precios
Reales al Productor de Carne de Cerdo 25
Gráfico Nº30: Histográma de Serie Mensual de Precios
al Mayorista de Cerdo (1975 – 2013) 25
Gráfico Nº31: Diagrama de Dispersión Precios al Mayorista de Cerdos (1975 – 2013) 26
Gráfico Nº32: Tendencia de Precios al Mayorista de Cerdos (1975 – 2013) 26
Gráfico Nº33 : Box Plot Estacionalidad de Precios
Reales al Mayorista de Carne de Cerdo 26
Gráfico Nº34: Histográma de Serie Mensual de Precios
al Consumidor de Cerdo (1975 – 2013) 27
Gráfico Nº35: Diagrama de Dispersión Precios
al Consumidor de Cerdos (1975 – 2013) 27
Gráfico Nº36: Tendencia de Precios al Consumidor de Cerdos (1975 – 2013) 27
Gráfico Nº 37: Box Plot Estacionalidad de Precios Reales 28
al Mayorista de Carne de Cerdo
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INDICE DE TABLAS
TABLAS PÁGINA
Tabla Nº1: Pruebas de Raíz Unitaria Carne de Vacuno 30
Tabla Nº2: Diferenciación de Orden (1) Series de Carne de Vacuno 31
Tabla Nº3: Análisis de cointegración Carne de Vacuno 31
Tabla Nº5: Test de Johansen Prueba Trace Productor – Mayorista de Vacuno 31
Tabla Nº6: Test de Johansen Prueba Maximal
Eigenvalue Productor – Mayorista de Vacuno 32
Tabla Nº7: Test de Johansen Prueba Trace Mayorista – Consumidor de Vacuno 32
Tabla Nº8: Test de Johansen Prueba Maximal
Eigenvalue Mayorista – Consumidor de Vacuno 33
Tabla Nº 8: Resultados de Engle Granger y Cointegración
por Umbral para Productor – Mayorista Carne de Vacuno 34
Tabla Nº 9: Resultados de Engle Granger y Cointegración
por Umbral para Mayorista - Consumidor Carne de Vacuno 35
Tabla Nº 10: Resultados del Modelo de Corrección de Errores Asimétrica
con Cointegración Umbral de la Carne de Vacuno para el Productor y el Mayorista 38
Tabla Nº 11: Resultados del Modelo de Corrección de Errores Asimétrica
con Cointegración Umbral de la Carne de Vacuno para el Mayorista y Consumidor 40
Tabla Nº 12: Pruebas de Raíz Unitaria Carne de Pollo 42
Tabla Nº13: Diferenciación de Orden (1) Series de Carne de Pollo 42
Tabla Nº14: Análisis de cointegración Carne de Pollo 43
Tabla Nº15: Test de Johansen Prueba Trace Productor – Mayorista de Pollo 43
Tabla Nº16: Test de Johansen Prueba Maximal
Eigenvalue Productor – Mayorista de Pollo 43
Tabla Nº17: Test de Johansen Prueba Trace Mayorista – Consumidor de Pollo 44
Tabla Nº18: Test de Johansen Prueba Maximal
Eigenvalue Mayorista – Consumidor de Pollo 44
Tabla Nº19: Resultados de Engle Granger y Cointegración
por Umbral para Productor – Mayorista de Carne de Pollo 45
Tabla Nº20: Resultados de Engle Granger y Cointegración
por Umbral para Mayorista - Consumidor de Carne de Pollo 46
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Tabla Nº21: Resultados del Modelo de Corrección de Errores Asimétrica
con Cointegración Umbral de la Carne de Pollo para el Productor y el Mayorista 48
Tabla Nº22: Resultados del Modelo de Corrección de Errores Asimétrica
con Cointegración Umbral de la Carne de Pollo para el Mayorista y el Consumidor 50
Tabla Nº23: Pruebas de Raíz Unitaria Carne de Cerdo 52
Tabla Nº24: Diferenciación de Orden (1) Series de Carne de Cerdo 52
Tabla Nº25: Análisis de Cointegración Carne de Cerdo 53
Tabla Nº26: Test de Johansen Prueba Trace Productor – Mayorista de Cerdo 53
Tabla Nº27: Test de Johansen Prueba Maximal
Eigenvalue Productor - Mayorista de Cerdo 53
Tabla Nº28: Test de Johansen Prueba Trace Mayorista – Consumidor de Cerdo 54
Tabla Nº29: Test de Johansen Prueba Maximal
Eigenvalue Mayorista - Consumidor de Cerdo 54
Tabla Nº30: Resultados de Engle Granger y Cointegración
por Umbral para Productor – Mayorista de Carne de Cerdo 55
Tabla Nº31: Resultados de Engle Granger y Cointegración
por Umbral para Mayorista - Consumidor de Carne de Cerdo 56
Tabla Nº32: Resultados del Modelo de Corrección de Errores Asimétrica
con Cointegración Umbral de la Carne de Cerdo para el Productor y el Mayorista 58
Tabla Nº33: Resultados del Modelo de Corrección de Errores Asimétrica
con Cointegración Umbral de la Carne de Cerdo para el Mayorista – Consumidor 60
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INTRODUCCIÓN
Es bien sabido que innumerables son los beneficios que hoy representa para la población el
consumo de carnes, esto dado los aportes en proteínas y vitaminas que este alimento entrega al
organismo, siendo este uno de los factores que hace interesante el estudio de este mercado en Chile,
ya que según datos de la Oficina de Estudios y Políticas Agrarias (ODEPA), el país es unos de los
mayores consumidores de este alimento a niveles mundiales, llegando en la actualidad a ingestas de
aproximadamente 84 kilogramos por persona, cifras que pueden doblar el consumo promedio del
resto de la población mundial, con aumentos en las tasas anuales de aproximadamente 2.3 puntos
porcentuales, este fenómeno hace aún más interesante saber acerca del comportamiento de los
precios que son pagados por los consumidores del país por alcanzar una cuota de este consumo. En
la otra parte se encuentran los productores, quienes reciben un fuerte liderazgo desde la producción
de aves, que es altamente integrada y se concentra en un reducido número de productores, seguido
por sus semejantes de carne de cerdo, los cuales gran parte de su producción la destinan a la
exportación, encontrándose finalmente la producción bovina, que es destinada principalmente al
mercado interno.
En consecuencia de lo antes expuesto es la motivación del autor por indagar las posibles
asimetrías en la transmisión de precios en este mercado en específico, investigación que pretende
dejar al descubierto cuáles son los comportamientos de los precios en cada uno de los eslabones de
la cadena de valor para los tres tipos de carne mencionados en el apartado anterior, esto mediante la
utilización de de herramientas especificas que entrega la econometría, tales como los Modelos
Threshold Autorregressive (TAR) y Momentum Threshold Autorregressive (MTAR), que busca
mediante la cointegración no lineal por umbral dar luz a cuatro interrogantes a las cuales se busca
dar una respuesta en este trabajo: la magnitud de las respuestas en los niveles de la cadena ante
shocks inesperado, la velocidad de ajuste hacia el equilibrio ante estos shocks, la naturaleza
simétrica o asimétrica de la respuesta y la dirección de la respuesta, esto es, si los ajustes son
diferentes dependiendo si el shock se transmite hacia arriba o hacia abajo en la cadena de valor.
Para el trabajo práctico se utiliza las series de precios entregadas por la ODEPA para cada
uno de los tipos de carne mencionados con anterioridad desde el año 1975 al 2013, en cada uno de
los niveles de la cadena de valor, productor, mayorista y consumidor.
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RESUMEN
Esta investigación busca comprobar la hipótesis de la existencia de asimetrías en la
transmisión de precios en el mercado de la carne en Chile, a través del estudio del mercado de la
carne de vacuno, de la carne de pollo y de la carne de cerdo en este país, para cada uno de los
niveles de la cadena de valor, esto es productor, mayorista y consumidor. Mediante este estudio se
busca encontrar las asimetrías que existen en este mercado en cuanto a la velocidad de ajustes ante
shocks positivos y negativos, con respecto a la magnitud de las respuestas en los niveles de la
cadena ante shocks inesperados, en la naturaleza simétrica o asimétrica de la respuesta y también la
dirección de esta misma, todo esto se logra mediante la utilización de herramientas econométricas
tales como los modelos de cointegración por umbral TAR y MTAR.
ABSTRACT
This research aims to test the hypothesis of the existence of asymmetries in price
transmission in the meat market in Chile, through the study of the market in beef and veal, chicken
meat and pork in this country, for each of the levels of the value chainthis is producer, wholesaler
and consumer. Through this study is to find the asymmetries in this market in terms of the speed of
adjustment to positive and negative shocks, with respect to the magnitude of responses in the levels
of the chain to unexpected shocks in the symmetric or asymmetric nature response and also the
direction of that, this is achieved by the use of econometric tools such as models for threshold
cointegration TAR and MTAR.
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PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA Y ESTADO DEL ARTE
El problema que se plantea en ésta investigación es la asimetría que existe en la transmisión
de los precios de la carne en Chile, desde el productor al consumidor, esto es, el desequilibrio que
existe en el ajuste ante variaciones de los precios, tanto a corto como a largo plazo en este mercado.
El tema es relevante estudiarlo dado el aumento sostenido de consumo y de producción de
carne a nivel nacional, siendo por esto el mercado de las carnes un sector sumamente atractivo de
analizar, lo cual queda demostrado con el consumo per cápita que poseen los chilenos en la
actualidad, que de acuerdo a datos entregados por el Ministerio de Agricultura, alcanzan los 84,7
kilogramos anuales, cifra que duplica el consumo per cápita anual a nivel mundial, todo esto
sumado a que la industria ha presentado en la última década tasas de crecimiento sostenido.
Otra situación que hace interesante este estudio, son las grandes diferencias que se
encuentran entre los precios pagados a productores y mayoristas, algo que se ve finalmente en alzas
de precios que terminan asumiendo los consumidores.
HIPÓTESIS Y VARIABLES
La hipótesis que se plantea en esta investigación es que “Existe una asimetría en la
transmisión de los precios de la carne en el mercado chileno”.
Y en cuanto a las variables relevantes que se utilizarán para el desarrollo del trabajo se
encuentran principalmente los precios de las carnes en cada uno de los eslabones de la cadena de
valor esto es; los precios pagados al productor, los precios pagados al mayorista y finalmente los
precios pagados por el consumidor nacional.
OBJETIVO GENERAL
Determinar la transmisión de precios desde el productor al consumidor de carne en Chile.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Analizar de manera descriptiva el mercado nacional de la carne.
Analizar los precios de la carne en los diferentes eslabones de la cadena de valor de este
mercado en Chile.
Identificar cómo se transmiten los precios de la carne en Chile, desde el Productor al
Consumidor de esta.
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CAPITULO I: Marco Teórico
de la Investigación
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CARNE BOVINA
PRODUCCIÓN DE CARNE BOVINA EN CHILE
De acuerdo al VII Censo Nacional Agropecuario y Forestal realizado en Chile en el año
2007, se logró determinar que la dotación del país en cabezas de ganado bovino es de 3.789.697
cabezas, producción que se concentra geográficamente en la zona sur, siendo la región de Los
Lagos la de mayor relevancia con una participación en la producción nacional del 27,9%, seguida
de la región La Araucanía y de Los Ríos con una participación del 17,9% y el 16,6%
respectivamente, continuando con la región del Bio Bio con un 12,1% y por la del Maule con un
7%.
Es importante mencionar también que la composición de la producción de carne bovina en
Chile se divide básicamente en cinco categorías: novillos, vacas, bueyes, toros y torunos, Vaquillas,
y finalmente los terneros y terneras, de los cuáles un 55,9% del total corresponde a la producción de
novillos, luego un 22,7% lo aportan la producción de vacas, un 13,7% las vaquillas, para finalmente
dividirse el 7,7% restante entre las otras categorías, esto según datos entregados por el INE al año
2012.
Cabe señalar además que la etapa productiva de esta carne consta de tres fases básicas:
La crianza: Fase que comprende el nacimiento del ternero hasta los 6-8 meses de edad, donde se
estima un peso de entre 180-220 kilogramos de peso. En esto, se pueden utilizar dos formas
correspondientes al sistema vaca-cría o de crianza artificial, esta última corresponde a la separación
de la vaca-cría.
La recría : Esta fase se sitúa entre los 6 -12 meses de la cría, dependiendo de la raza y la época de
parición, donde se estima alcanzar un de peso de entre 380-420 kg llegando a la edad de 15 a 18
meses.
La engorda: Esta es la fase final en donde se mantienen entre 4-8 meses para la venta final,
esperando llegar a un peso óptimo para el comprador o simplemente para el faenamiento. Por tanto el
proceso total comprende cerca de 2 años aproximadamente, considerando claro que esto varía según
tipo de carne que se quiera obtener y salud del animal.
El peso óptimo del animal se sitúa entre los 400 y 550 kilogramos, mientras más pesado el animal la
tendencia es que existe un mayor grado de infiltración de grasa en la carne haciéndola más o menos
apetecida.
COMERCIALIZACIÓN DE CARNE BOVINA EN CHILE
Dentro de la comercialización existen varios de eslabones importantes que componen el camino del
producto hacia el consumidor final. A continuación se presenta el flujo regular del proceso de la
comercialización obviando excepciones como pueden ser: participantes menores, ventas no
declaradas, intermediarios indirectos como lo podrían ser los restaurant o empresas relacionadas y
sus clientes, industrias y productoras de derivados y subproductos de la carne como lo puede ser
una fábrica de cecinas. Sumado a lo anterior es importante señalar que el enfoque va destinado
hacia una comercialización y producción nacional, sin tomar en cuenta directamente la importación
de carne, y el recorrido hasta llegar al consumidor final. Véase esquema N°1
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Productor
Intermediario Intermediario
Feria
Intermediario
Feria
Intermediario
Industria
Faenadora Supermercado
Distribuidor
Mayorista
Carnicería
Carnicería de
Cadena
Consumidor
Final
Es importante mencionar que no más que el 30% de ganado se transa en ferias libres, el resto es
transado de forma particular, por esta razón no se profundiza mayormente en el tema y solo se
abarca de manera parcial.
Esquema N°1: Cadena de Comercialización de Carne en Producción Nacional
Fuente: Oficina de Estudios y Políticas Agrarias
A destacar:
Productores: Se dedican a crianza, recría y engorda del animal, es el agente inicial y principal en la
cadena.
Corredores de ganado y/o Intermediarios: Agente facilitador intermedio, su importancia radica en el
manejo de la oferta y la demanda de ganado siendo un agente crítico de beneficio / Perdida en la
compra de ganado, ya sea para beneficio propio o beneficio a terceros.
Ferias Ganaderas: Mercado o punto de encuentro físico entre oferentes y demandantes, donde se
ven los verdaderos flujos de compra y venta, las ferias ganan un porcentaje menor de las ventas
ocurridas.
Plantas Faenadoras: Agente elemental de la cadena en donde son llevados los animales para ser
sacrificados obteniendo así el producto final de consumo.
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Distribuidor mayorista: Empresa o el empresario, no se pone en contacto directo con los
consumidores o usuarios finales de sus productos, sino que entrega esta tarea a un especialista. No es
más que un intermediario que compra a un productor en grandes cantidades, y a su vez vende a otro
mayorista o minorista donde se genera la relación directa con el consumidor final.
IMPORTACIÓN DE CARNE BOVINA
Las importaciones de carne extranjera alcanzó al año 2012 las 130 mil toneladas aproximadamente
y se debe destacar la importancia que representa la delimitación geográfica del mismo continente
con respecto a los principales socios comerciales del país, siendo en la actualidad al año 2013
Brasil el mayor proveedor de carne bovina del país, con una representación de alrededor del 51,6%
del total importado, seguido de Argentina con un 22,7%, Uruguay con un 11,1%, EE.UU. con un
7%, Paraguay con un 4,1% y Australia con un 3,3%.
EXPORTACIÓN DE CARNE BOVINA
Para el año pasado el total de carne bovina exportado llegó a las 1.902 toneladas, representando los
principales mercados de envíos chilenos en primer lugar Alemania con un 48% del total exportado,
seguido lejanamente por Francia con un 9,2%, luego en tercer lugar Reino Unido con un 8,5%, para
seguir con Cuba con una representación del 7,2% y para finalizar con Suiza con un 5,3%, teniendo
el resto de los países una representatividad aún menor e insignificante.
CARNE PORCINA
PRODUCCIÓN DE CARNE PORCINA EN CHILE
La realización del VII Censo Nacional Agropecuario y Forestal en el año 2007, permitió conocer las
existencias totales de ganado porcino, que a nivel nacional sumaron 2.945.370 cabezas, siendo las
regiones de mayor relevancia O’Higgins (29,6%) y Metropolitana (44,1%) , que en conjunto
concentraron el 73,7% del inventario, seguidas por una participación claramente menor e
insignificante de la región de la Araucanía y el Bio Bio con un 6,8% y un 6,1% respectivamente.
Cabe mencionar que el ciclo de producción de lechones empieza con el apareamiento entre cerdos,
y concluye con el destete de los lechones. El ciclo de producción de cerdos en engorda empieza al
destete de los lechones y termina cuando los animales han logrado un peso vivo promedio de 90 a
100 kg cada uno.
IMPORTACIÓN DE CARNE PORCINA
La importación de carne porcina al año 2011 alcanzó un poco más de las 14 mil toneladas, siendo
los principales socios comerciales de Chile para este fin Estados Unidos, con envíos de 8.123
toneladas al año en cuestión, representando alrededor del 56% de las importaciones totales de carne
de cerdo, seguido por Brasil con 3.165 toneladas que significan un 22% del total y finalmente por
Canadá con 2.964 toneladas al año 2011, siendo esto un 20% del total importado en este bien.
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EXPORTACIÓN DE CARNE PORCINA
Respecto a las exportaciones de carne de cerdo, durante el año pasado se registra que las
exportaciones aumentaron 31,3% su volumen y 18,0% su valor. El monto de estos envíos suma US$
476,0 millones, 132.490 toneladas. Los principales compradores son Japón (38,9%); Corea del Sur
(24,9%); Rusia (11,2%); Colombia (4,1%); Alemania (2,7%) y China (2,7%), que concentraron el
84,5% de los envíos.
CARNE DE AVE
PRODUCCIÓN DE CARNE DE AVE EN CHILE
En el año 2012 la oferta total de carne de ave, que incluye broilers, gallinas y pavos, experimentó
un crecimiento de 2,8%, respecto a igual período del año anterior, llegando a las 675.150 toneladas.
La composición de la producción de carne de ave en el país está compuesta por tres categorías:
Broilers con una representatividad del 83,9% de la producción, Pavo con una significancia del
15,3% y finalmente Gallinas y otros con un 0,8% del total producido en Chile. Estas existencias se
concentran casi totalmente en las regiones de O’Higgins y Metropolitana (95,3%) llegando el
número de criaderos en actividad a 148. (INE, 2012).
Los procesos relacionados a la crianza son más bien rápidos comparativamente a los de bovinos y
porcinos. El período de crecimiento es cercano a las 6 y 8 semanas, haciéndola una industria
tremendamente rápida en la producción masiva de aves. El Broiler está listo para faenar cuando
llega a un peso aproximado de entre 2,5 y 3 kg.
IMPORTACIÓN DE CARNE DE AVE
Las importaciones de carne de ave en nuestro país es un fenómeno más bien reciente, no existe una
importación masificada histórica tan amplia como por ejemplo la carne bovina o de cerdo, en
concreto se masifico en el año 2003 con importaciones desde Argentina.
Las compras en el exterior totalizaron en 69.370 toneladas, por un valor de US$ 125,5 millones
durante el año 2012 con disminuciones anuales de 4,6% y 4,4%, respectivamente. Los países
proveedores fueron Argentina, con una participación en valor de 49,2%, EE.UU. con 26,5%, Brasil
con el 24,0% y Uruguay 0,3%.
EXPORTACIÓN DE CARNE DE AVE
La incursión nacional en el mercado de la producción de carne de ave y pollo broilers en particular
se ha presentado de forma repentina y genera una gran alternativa para el crecimiento. Los
volúmenes exportados de carne de ave registraron en 2012 un incremento anual de 3,6 %, con
envíos de 100,7 mil toneladas. En relación al valor de las exportaciones totalizaron US$ 251,8
millones, es decir, 2,2% más que en 2011.
Siendo los principales compradores de acuerdo al valor de exportación México, con una
participación de 21,8%, EE.UU. (17,4%), Reino Unido (14,5%), China (12,7 %), Puerto Rico
(7,7%), Japón (4,1%), Perú (3,5%), Hong Kong (3,3%), Alemania (3,1%) y Canadá (2,7%), quienes
suman 90,9% del valor de los envíos.
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CARNE OVINA
PRODUCCIÓN DE CARNE OVINA EN CHILE
Los resultados del Censo del año 2007 mencionado en puntos anteriores indican que existe en el
país a ese año una dotación de 3,9 millones de cabezas ovinas, producción que tuvo un leve
aumento al contrastarlo con el censo efectuado 10 años antes, el que arrojó que en el periodo 1997
existiría en el país 3,7 millones de cabezas ovinas.
La producción de dicha carne se concentra básicamente en la zona sur del país, específicamente en
Magallanes y la Antártica participando con un 56,7% del total de la producción ovina chilena,
seguida lejanamente por Los Lagos con una participación del 8,1% y luego Aysen con un 7,8%.
IMPORTACIÓN DE CARNE OVINA
Las importaciones de carne ovina como tal no mantienen un registro oficial de acuerdo a la
ODEPA, ya que lo que si se importaría en relación a los productos ovinos sería las lanas, de las
cuales si se tiene cifras oficiales al año 2011, siendo estas de US$9,5 millones, cifras poco
relevantes para el mercado objeto de este estudio y que no corresponden a la carne, tema que trata
esta investigación.
EXPORTACIÓN DE CARNE OVINA
Los envíos al exterior de carne ovina alcanzaron en 2012 a US$ 29,4 millones. Los principales
países de destino en cuanto a valor exportado son Holanda, con una participación de 22,4%;
Dinamarca (15,0%); España (13,3%); Israel (9,1%); Suecia (8,3%); Hong Kong (7,0 %); Brasil (6,1
%) y México (4,6%), que en conjunto reúnen el 85,8% de los envíos nacionales.
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CONSUMO DE CARNE EN CHILE
El consumo de carne se delimita de acuerdo a una serie de factores determinantes como por
ejemplo:
a.- Ingreso: Se define como el conjunto de rentas percibidas por un individuo x o dinero disponible
que una persona en un determinado momento, Sin duda que resulta importante esto dado que
actualmente la dimensión económica configura las preferencias y discriminación respecto a la
satisfacción de necesidad como es la alimentación.
b.- Precio: Se denomina precio al pago o recompensa asignado a la obtención de un bien
económico o servicio, particularmente ahora al caso de la carne. Es el valor económico relativo del
bien x (como categoría de carne) por la cantidad requerida. Resulta determinante el precio dado que
se presupone las necesidades múltiples y recursos escasos, entonces la distribución económica será
estratégica a la hora de generar una adquisición, se puede discriminar en este caso por tipo de carne,
categoría, e incluso buscar alternativas sustitutas respecto determinado tipo de carne.
c.- Sustitutos: Un bien se considera un bien sustitutivo de otro, en tanto uno de ellos puede ser
consumido o usado en lugar del otro en alguno de sus posibles usos, son los competidores
horizontales respecto a una industria determinada. Su rol es clave a la hora de generar opciones a las
personas respecto que es más conveniente comprar, los sustitutos para la carne bovina son la carne
de cerdo, de ave, ovina, pescado (de forma más directa), carne enlatada, derivados o subproductos
de la carne en general.
d.- Cultura: Conjuntos de saberes, creencias y pautas de conducta de un grupo social, la cultura
determina los comportamientos de un sector demográfico específico. De este modo la cultura
permite diferenciar preferencias sectoriales, por ejemplo en la India las vacas son sagradas y no
permite el consumo de su carne, por otro lado en otras regiones las distintas carnes están más o
menos disponible, en el caso de Chile la demanda de carne históricamente ha sido constante, siendo
las más habituales la carne de ave (pollo y pavo principalmente), de cerdo, bovina, ovina y pescado.
e.- Preferencias: Probablemente esta sea la variable más importante de las anteriormente señaladas,
esta supone una elección real o imaginaria respecto a ciertas alternativas dando la posibilidad de
priorizar. Las preferencias muchas veces se superponen a las variables anteriores y
contradictoriamente también se condicionan.
f.- Disponibilidad: Cantidad o stock de un bien o servicio determinado, se justifica de forma clara,
por ejemplo, si deseo adquirir 100 kg de carne de cerdo, dispongo de cantidad suficiente de dinero,
en el mercado hay 150 kg de carne bovina, 75 kg de carne de cerdo y 200 kg de carne de ave, solo
me podré abastecer de 75 kg dado que no existen más existencias, por tanto se condiciona el
consumo.
El consumo de carne por persona en Chile ha crecido a una tasa del 2,3% anual dentro de los
últimos 10 años, para el año 2011 el promedio por habitante adulto fue de 84,7 Kg.
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Gráfico N°1: Consumo/Disponibilidad de carnes por habitante en Chile (Kilos) 2000-2012
Fuente: Elaboración propia en base a información de ODEPA e INE.
Los incrementos se justifican dado el mayor consumo de carnes sustitutas a la bovina, como lo son
la de ave y la de cerdo, que han crecido en un orden del 2,2 y 3,6% respectivamente. Por su parte, la
demanda de carne bovina se ha mantenido estable, presentando una variación menor
correspondiente al -1,8% en los últimos 10 años.
El consumo de carnes a nivel mundial está liderado por la carne de cerdo, registrando altos
volúmenes en los últimos 10 años, aunque la brecha se ha ido acortando con el paso del tiempo
considerando la carne de ave. Los factores determinantes en el repunte y el nicho de la carne de
cerdo están dados por el precio comparativo menor (bajo costo), además de ser muy popular en el
continente asiático.
Según lo señalan Odepa y agentes del sector, el productor de ave nacional podría presentar un
crecimiento menor o limitado, y variara de acuerdo las medidas arancelarias tanto de la exportación
como de la importación, sumado a los precios relativos a los insumos como por ejemplo el maíz.
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CAPITULO II: Análisis de
Precios en la Cadena de Valor
del Sector Industrial
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ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE LOS PRECIOS DE CARNE DE VACUNO EN SUS
TRES ESCALAS DE LA CADENA.
Para realizar este análisis se utilizó los precios mensuales de productores, mayoristas y
consumidores de carne de vacuno desde el año 1975 al 2013, realizando con ello un total de 459
observaciones por cada uno de los precios mencionados, los cuales fueron sometidos al programa
econométrico R, con el cual se trabajará en la presente investigación. Es importante mencionar
además, que los datos utilizados en el estudio fueron obtenidos principalmente de organismos
gubernamentales con cifras oficiales proporcionados por Odepa e INE. . A continuación se presenta
las principales conclusiones representadas de manera gráfica.
PRECIOS PAGADOS AL PRODUCTOR DE CARNE DE VACUNO (1975 – 2013)
La carne de vacuno más producida en Chile en los ultimos años es la de novillo, llegando casi a la
mitad de la produccion total de carne de vacuno, superando por creces a la producción de vacas que
son el segmento que sigue, y posteriormente a las vaquillas, bueyes, toros y finalmente los terneros.
(INE, Produccion y consumo de carne, 2010), es por ello que se utilizó la serie de precios
correspondiente a la producción de Novillos para tipificar el comportamiento de estos a lo largo de
los ultimos 40 años.
Gráfico Nº2: Histográma de Serie Mensual de Precios al Productor de Novillos (1975 – 2013)
PRECIOS AL PRODUCTOR DE NOVILLO
PRECIOS
Den
sity
400 600 800 1000
0.00
000.
0010
0.00
20
Gráfico de elaboración propia en base a datos obtenidos de ODEPA.
Gráfico Nº3: Diagrama de Dispersión Gráfico Nº4: Tendencia de Precios al Productor
Precios al Productor de Novillos de Novillos (1975 – 2013)
(1975 – 2013)
1980 1990 2000 2010
40
06
00
80
01
00
0
PRECIOS AL PRODUCTOR DE NOVILLO
AÑO
PR
EC
IOS
Precios Productor Novillo
Time
ag
gre
ga
te(N
ov.ts)
1980 1990 2000 2010
50
00
70
00
90
00
Gráficos de elaboración propia en base a datos obtenidos de ODEPA.
Universidad del Bío-Bío. Red de Bibliotecas - Chile
A modo de resumen, se puede mencionar que el precio mínimo de la serie corresponde a
$319,8 esto alcanzado durante el año 1975, siendo el máximo de precio pagado al productor
obtenido en el año 1979, llegando a los $1.058,94, alcanzando la serie un precio promedio de
$635,3. Datos que además se pueden desprender del análisis de los gráficos, donde se observa en el
Histograma correspondiente, que la mayor densidad de datos se encuentra entre los precios que van
desde los $500 a los $700. A simple vista además se aprecia un comportamiento normal de los datos
desde 1975 al año 2013.
En cuanto al diagrama de dispersión se puede apreciar por una inspección visual que
existiría una relación lineal entre las variables Precio Pagado a los Productores, versus los Años. Y
en el Gráfico de Tendencia se puede concluir que los precios no han mantenido una tendencia
constante a lo largo de los años, ya que luego de los 3 pick importante del periodo se presentan
fuertes bajas en los precios pagados a los productores de vacuno, sin embargo se presentan la mayor
parte del tiempo como movimientos aleatorios que presentan bajas en algún momento y alzas en
otros.
Gráfico Nº 5: Box Plot Estacionalidad de Precios Reales al Productor de Carne de Vacuno
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
40
06
00
80
01
00
0
Estacionalidad Precios Reales al Productor de Carne de Vacuno
meses del año
Pre
cio
/to
ns
Gráfico de elaboración propia en base a datos obtenidos de ODEPA.
El box-plot agrupa los datos de la serie de precios del productor de carne bovina en cada uno de los
meses del año, con la finalidad de poder analizar así el comportamiento mensual de los precios y
poder visualizar estacionalidad en los datos. Dado lo anterior se puede extraer de la imagen que los
precios de carne bovina pagados al productor poseen un alza por sobre la media durante los meses
de agosto, septiembre y octubre de cada año, encontrándose durante el resto de los meses
generalmente por bajo el precio promedio. Se observa además que durante los meses 5 y 6 (mayo y
junio) las extremas inferiores son más notorias y marcadas que en el resto de los meses, esto
significaría que durante aquellos meses se encuentran los precios más bajos pagados al productor de
carne de vacuno, en cuanto a las máximas, éstas se alcanzan de manera más notoria en los meses 8
y 9 (agosto, septiembre), presentándose además durante esto meses una mayor dispersión en los
precios.
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PRECIOS PAGADOS AL MAYORISTA DE CARNE DE VACUNO (1975 – 2013)
Gráfico Nº6: Histográma de Serie Mensual de Precios al Mayorista de Carne de Vacuno (1975
– 2013)
PRECIOS AL MAYORISTA DE CARNE DE VACUNO
PRECIOS
Den
sity
600000 800000 1000000 1200000 1400000 1600000 1800000
0.0e
+00
5.0e
-07
1.0e
-06
1.5e
-06
Gráfico de elaboración propia en base a datos obtenidos de ODEPA.
Gráfico Nº7: Diagrama de Dispersión Gráfico Nº8: Tendencia de Precios al Mayorista
Precios al Mayorista de Novillos de Novillos (1975 – 2013)
(1975 – 2013)
1980 1990 2000 2010
60
00
00
10
00
00
01
40
00
00
18
00
00
0
PRECIOS AL MAYORISTA DE CARNE DE VACUNO
AÑO
PR
EC
IOS
Precios al Mayorista de Carne de Vacuno
Time
ag
gre
ga
te(V
C.ts)
1980 1990 2000 2010
1.0
e+
07
1.4
e+
07
1.8
e+
07
Gráficos de elaboración propia en base a datos obtenidos de ODEPA.
Para los precios al mayorista de la carne de vacuno se realizó el mismo ejercicio donde se puede
resumir que el precio más bajo se obtuvo a principios de los años setenta para alcanzar su pick en
los años ochenta. Del histograma se extrae que la mayor densidad de precios se encuentra alrededor
de los $1.000 y $1.200, en cuanto al diagrama de dispersión se aprecia también una posible
relación lineal entre las variable precio y tiempo aunque menos clara que en el caso anterior. Para el
análisis del gráfico de tendencia se puede mencionar que al igual que en el caso anterior no hay una
tendencia clara de estos a través de los años sino por el contrario se presentan fuertes alzas en
determinados periodos que no se mantienen por mucho tiempo y que presentan en algunos casos
bajas más considerables que en otros para volver a subir en diversas dimensiones.
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Gráfico Nº9 : Box Plot Estacionalidad de Precios Reales al Mayorista de Carne de Vacuno
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
60
00
00
10
00
00
01
40
00
00
18
00
00
0Estacionalidad Precios Reales al Mayorista de Carne de Vacuno
meses del año
Pre
cio
/to
ns
Gráfico de elaboración propia en base a datos obtenidos de ODEPA.
En el box-plot se muestra cómo los precios de los meses de julio, agosto, septiembre, octubre y
noviembre se encuentran por sobre los precios promedio, encontrándose durante el resto de los
meses la mayor parte de los precios por debajo de la media total. Se puede apreciar también que
durante el mes número 1, mes de enero, se encuentra el máximo extremo inferior, esto es el precio
más bajo alcanzado durante todos los meses del año, seguido cercanamente en este extremo inferior
por el mes número 5 (mayo), caso contrario, esto es los extremos superiores o los precios más altos
se encuentran en los meses número 9 y 10, septiembre y octubre respectivamente. En cuanto a la
dispersión de los precios, se puede mencionar que es durante el mes de enero donde se presenta un
mayor grado de dispersión en los datos.
PRECIOS PAGADOS POR EL CONSUMIDOR DE CARNE DE VACUNO (1975 – 2013)
Gráfico Nº10: Histográma de Serie Mensual de Precios al Consumidor de Carne de Vacuno
(1975 – 2013)
PRECIOS AL CONSUMIDOR DE CARNE DE VACUNO
PRECIOS
Den
sity
1000 1500 2000 2500 3000
0.00
000.
0004
0.00
080.
0012
Gráfico de elaboración propia en base a datos obtenidos de ODEPA.
Universidad del Bío-Bío. Red de Bibliotecas - Chile
Gráfico Nº11: Diagrama de Dispersión Gráfico Nº12: Tendencia de Precios al
Precios al Consumidor de Novillos Consumidor de Novillos (1975 – 2013)
(1975 – 2013)
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
10
00
15
00
20
00
25
00
30
00
PRECIOS AL CONSUMIDOR DE CARNE DE VACUNO
AÑO
PR
EC
IOS
Precios al Consumidor de Carne de Vacuno
Time
ag
gre
ga
te(P
osta
.ts)
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
15
00
02
00
00
25
00
03
00
00
35
00
0
Gráficos de elaboración propia en base a datos obtenidos de ODEPA.
Para el caso de los precios pagados por el consumidor se utilizó la serie de la carne de posta por ser
esta dentro de las demás categorías una de las más consumidas a nivel nacional (INE, 2010). Se
obtuvo de este análisis general un precio mínimo de $1.017 en el año 1975, alcanzando un máximo
de $3.234 en el año 1979, siendo el precio promedio de esta serie de $2.316.
En el Histograma se puede observar claramente que la mayor densidad de precios se
encuentra entre los $2.000 y los $2.500, algo que se condice con la media obtenida. Se aprecia
también de manera gráfica un comportamiento normal de la gran mayoría de los datos utilizados en
la serie.
Para el caso del diagrama de dispersión que permite analizar si existe una la relación lineal
entre las variables, se presenta en este caso una aparente relación lineal entre ellas (Años, Precios).
Y finalmente en la grafica de tendencia la situación es similar a las anteriores de la carne de vacuno,
donde no se observa una tendencia clara a través del tiempo sino mas bien un comportamiento
aleatorio de los datos.
Gráfico Nº 13: Box Plot Estacionalidad de Precios Reales del Consumidor de Carne de
Vacuno
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
10
00
15
00
20
00
25
00
30
00
Estacionalidad Precios Reales al Consumidor de Carne de Vacuno
meses del año
Pre
cio
/to
ns
Gráfico de elaboración propia en base a datos obtenidos de ODEPA.
Universidad del Bío-Bío. Red de Bibliotecas - Chile
Se observa en el box-plot de los precios pagados por el consumidor, en una primera instancia datos
atípicos en el extremo inferior durante los meses de marzo, abril, mayo, junio, octubre, noviembre y
diciembre, los cuales fueron todos precios alcanzados durante el primer año de estudio, 1975, donde
se encuentran las extremas inferiores atípicas en la serie. Los meses que presentan la mayoría de
datos por sobre la media total son los meses de septiembre y octubre, algo similar a lo sucedido en
los casos anteriores de la cadena de valor analizados. En cuanto a las extremas inferiores, dejando
fuera de esto los datos atípicos, se encuentran en los meses de junio y julio, siendo el máximo
superior alcanzado durante el mes de noviembre, y mostrándose la mayor dispersión de precios en
los meses de enero, febrero, julio, agosto y septiembre.
PRECIOS PAGADOS AL PRODUCTOR DE POLLOS (1975 – 2013)
Gráfico Nº14: Histográma de Serie Mensual de Precios al Productor de Pollos (1975 – 2013)
Gráfico de elaboración propia en base a datos obtenidos de ODEPA.
Gráfico Nº15: Diagrama de Dispersión Gráfico Nº16: Tendencia de Precios al
Precios al Productor de Novillos Productor de Novillos (1975 – 2013)
(1975 – 2013)
1980 1990 2000 2010
30
04
00
50
06
00
70
08
00
90
0
PRECIOS AL PRODUCTOR DE POLLOS
AÑO
PR
EC
IOS
Precios del Productor de Pollos
Time
ag
gre
ga
te(B
roile
r.ts
)
1980 1990 2000 2010
50
00
60
00
70
00
80
00
90
00
Gráficos de elaboración propia en base a datos obtenidos de ODEPA.
Universidad del Bío-Bío. Red de Bibliotecas - Chile
Para los precios de carne de pollos se utiliza la misma metodología para el análisis que el de la
carne de vacuno. En este caso se extrae como resumen que el precio más bajo pagado a los
productores de pollo se ubica en $325,4 alcanzado en el año 2000, siendo su máximo los $993,4
durante el año 1977 y con una media en el periodo de $498,3. En cuanto al Histograma se puede
apreciar de manera grafica lo mencionado en el epígrafe anterior, donde la mayor densidad de los
datos se encuentra entre $400 y $500, donde se deja entrever un comportamiento de la serieque ya
no es tan marcadamente normal, como en la serie de vacunos.
En el diagrama de dispersión se puede observar una relación lineal entre el tiempo y los precios y
finalmente en la tendencia no se aclara mucho más las cosas, ya que se presenta un comportamiento
completamente aleatorio de los datos, donde existe periodos de marcadas bajas que suben solo un
poco y vuelven a bajar completamente.
Gráfico Nº 17: Box Plot Estacionalidad de Precios Reales al Productor de Carne de Pollo
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
30
04
00
50
06
00
70
08
00
90
0
Estacionalidad Precios Reales al Productor de Carne de Pollo
meses del año
Pre
cio
/to
ns
Gráfico de elaboración propia en base a datos obtenidos de ODEPA.
Se observa en el gráfico anterior que los meses de septiembre y octubre muestran precios superiores
a los precios de la media general, y es en estos meses además de enero, donde se encuentra la mayor
dispersión de datos en la serie, se presenta también durante estos meses las extremas mas altas y
también las extremas más bajas de los precios, aunque son estas últimas muy parecidas durante la
gran mayoría de los meses. Algo que diferencia esta serie de la de la carne de vacuno, es la gran
dispersión que se presenta en la gran mayoría de los meses, la cual es bastante amplia, además de la
similitud alcanzada en los precios extremos inferiores.
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PRECIOS PAGADOS AL MAYORISTA DE POLLOS (1975 – 2013)
Gráfico Nº18: Histográma de Serie Mensual de Precios al Mayorista de Pollos (1975 – 2013)
PRECIOS AL MAYORISTA POLLO
PRECIOS
Den
sity
600 800 1000 1200 1400 1600
0.00
000.
0010
0.00
20
Gráfico de elaboración propia en base a datos obtenidos de ODEPA.
Gráfico Nº19: Diagrama de Dispersión Gráfico Nº20: Tendencia de Precios al
Precios Mayorista de Novillos (1975 – 2013) Mayorista de Novillos (1975 – 2013)
1980 1990 2000 2010
60
08
00
10
00
12
00
14
00
PRECIOS AL MAYORISTA DE POLLO
AÑO
PR
EC
IOS
Gráficos de elaboración propia en base a datos obtenidos de ODEPA.
En cuanto a los precios pagados por los mayoristas de pollo en Chile nos encontramos con
una serie donde el precio mínimo alcanzado es de $500,6 que se alcanzaron en el año 2000, siendo
el máximo de $1.507,3 en los años setenta, con un precio promedio en los últimos cuarenta años de
$821,5. En el histograma se parecía que la mayor densidad de los datos se ubica entre los $600 y
$800 con un comportamiento aparentemente de normalidad de los datos.
Al igual que en los casos anteriores se observa una relación lineal entre los años y los
precios al mayorista en el diagrama de dispersión, y tal como en otros casos tampoco se observa una
tendencia clara de los precios, que de tener que definir es en su mayoría a la baja.
Universidad del Bío-Bío. Red de Bibliotecas - Chile
Gráfico Nº 21: Box Plot Estacionalidad de Precios Reales al Mayorista de Carne de Pollo
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
60
08
00
10
00
12
00
14
00
Estacionalidad Precios Reales al Mayorista de Carne de Pollo
meses del año
Pre
cio
/to
ns
Gráfico de elaboración propia en base a datos obtenidos de ODEPA.
Se muestra en el box-plot anterior que los mayores precios pagados al mayorista se obtienen en los
meses de septiembre y octubre, siendo además en estos meses donde se encuentra la mayor
dispersión en los datos, situación que también se muestra en el mes de diciembre. En cuanto a los
precios más bajos que se alcanzan, estos se muestran también durante los meses de agosto,
septiembre, octubre, noviembre y diciembre.
PRECIOS PAGADOS POR EL CONSUMIDOR DE POLLOS (1975 – 2013)
Gráfico Nº22: Histográma de Serie Mensual de Precios al Consumidor de Pollos (1975 – 2013)
PRECIOS PAGADOS POR EL CONSUMIDOR DE POLLO
PRECIOS
Den
sity
600 800 1000 1200 1400 1600 1800
0.00
000.
0010
0.00
20
Gráfico de elaboración propia en base a datos obtenidos de ODEPA.
Universidad del Bío-Bío. Red de Bibliotecas - Chile
Gráfico Nº23: Diagrama de Dispersión Gráfico Nº24: Tendencia de Precios al
Precios al Consumidor de Pollos Consumidor de Pollos (1975 – 2013)
(1975 – 2013)
1980 1990 2000 2010
60
08
00
10
00
12
00
14
00
16
00
PRECIOS PAGADOS POR EL CONSUMIDOR DE POLLOS
AÑO
PR
EC
IOS
Precios Pagados por el Consumidor de Pollos
Time
ag
gre
ga
te(p
ollo
en
tero
.ts)
1980 1990 2000 2010
80
00
10
00
01
20
00
14
00
01
60
00
Gráficos de elaboración propia en base a datos obtenidos de ODEPA.
En cuanto a los precios de los consumidores de pollos, se puede decir que el menor precio
alcanzado fue en los años 2000, el cual llegó a los $583,4 logrando su máximo en los años setenta, a
$1.726,6 con un precio promedio durante los años de $951,9. Cabe mencionar también que al
observar el histograma se puede dar cuenta que la mayor densidad de datos se encuentra entre los
$800 con un comportamiento de normalidad en la serie.
Con la intención de no ser redundantes con la información cabe mencionar que tanto en el diagrama
de dispersión como en el grafico de tendencia se observa el mismo panorama que en la serie de
precios al mayorista de pollos.
Gráfico Nº25 : Box Plot Estacionalidad de Precios Reales al Consumidor de Carne de Pollo
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
60
08
00
10
00
12
00
14
00
16
00
Estacionalidad Precios Reales al Consumidor de Carne de Pollo
meses del año
Pre
cio
/to
ns
Gráfico de elaboración propia en base a datos obtenidos de ODEPA.
Universidad del Bío-Bío. Red de Bibliotecas - Chile
Se extrae del gráfico anterior que las mínimas y máximas extremas se alcanzan durante el mes de
octubre, al igual que la mayor dispersión también se da en dicho mes.
PRECIOS PAGADOS AL PRODUCTOR DE CERDO (1975 – 2013)
Gráfico Nº26: Histográma de Serie Mensual de Precios al Productor de Cerdo (1975 – 2013)
PRECIOS AL PRODUCTOR DE CERDO
PRECIOS
Den
sity
200 400 600 800 1000 1200
0.00
000.
0010
0.00
20
Gráfico de elaboración propia en base a datos obtenidos de ODEPA.
Gráfico Nº27: Diagrama de Dispersión Gráfico Nº28: Tendencia de Precios al
Precios al Productor de Cerdos Productor de Cerdos (1975 – 2013)
(1975 – 2013)
1980 1990 2000 2010
20
04
00
60
08
00
10
00
PRECIOS AL PRODUCTOR DE CERDO
AÑO
PR
EC
IOS
Precios al Productor de Cerdo
Time
ag
gre
ga
te(C
AR
NE
CE
RD
O.ts)
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010
60
00
80
00
10
00
01
20
00
Gráficos de elaboración propia en base a datos obtenidos de ODEPA.
Los precios pagados al productor de cerdos alcanzaron su máximo valor en los años setenta,
llegando a cifras cercanas a los $1.200 y su mínima en el año 2008 llegando a los $206,3 con un
promedio de$597. En el histograma se aprecia de manera visual que la mayor densidad de datos se
ubica entre los $400 y $500 también con un comportamiento aparentemente normal.
Destacar en este caso además que existiría una relación lineal entre el tiempo y los precios de la
serie y lo más importante en este caso es que se observa de manera más clara que en los otros una
tendencia negativa de los precios, los cuales han ido disminuyendo a través de los años hasta llegar
a mínimos históricos en la actualidad, esto explicado en cierto grado por los cambios culturales que
ha experimentado la población, donde la carne de cerdo no es vista como la más saludable y donde
los patrones culturales de hoy apuntan a un estilo de vida más saludable, donde el cerdo ha ido
perdiendo cabida.
Universidad del Bío-Bío. Red de Bibliotecas - Chile
Gráfico Nº 29: Box Plot Estacionalidad de Precios Reales al Productor de Carne de Cerdo
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
20
04
00
60
08
00
10
00
Estacionalidad Precios Reales al Productor de Carne de Cerdo
meses del año
Pre
cio
/to
ns
Gráfico de elaboración propia en base a datos obtenidos de ODEPA.
Se observa que las medias de los meses de mayo, junio, julio, agosto, septiembre y octubre se
encuentran por sobre la media general de precios, encontrándose la extrema superior de precios en
el mes de marzo y la máxima inferior en el mes de febrero, siendo ambos meses sumado a julio,
agosto y septiembre los meses de mayor dispersión de los datos.
PRECIOS PAGADOS AL MAYORISTA DE CERDO (1975 – 2013)
Gráfico Nº30: Histográma de Serie Mensual de Precios al Mayorista de Cerdo (1975 – 2013)
PRECIOS AL MAYORISTA DE CERDO
PRECIOS
Den
sity
400 600 800 1000 1200 1400
0.00
000.
0005
0.00
100.
0015
0.00
20
Gráfico de elaboración propia en base a datos obtenidos de ODEPA.
Universidad del Bío-Bío. Red de Bibliotecas - Chile
Gráfico Nº31: Diagrama de Dispersión Gráfico Nº32: Tendencia de Precios al
Precios al Mayorista de Cerdos Mayorista de Cerdos (1975 – 2013)
(1975 – 2013)
1980 1990 2000 2010
60
08
00
10
00
12
00
14
00
PRECIOS AL MAYORISTA DE CERDO
AÑO
PR
EC
IOS
Gráficos de elaboración propia en base a datos obtenidos de ODEPA.
En el caso de la serie al mayorista de cerdos, se encuentra un precio mínimo de $456 en el año 2000
y un máximo de $1.400 en los años setenta, con una media de $947. En cuanto al histograma se
observa que la mayor densidad de datos se encuentra entre los $700 y los $1.000 con un notorio
comportamiento normal, al observar la gráfica.
Al igual que en el caso anterior se observa en el diagrama una relación lineal y una tendencia
negativa del precio con respecto al tiempo, a pesar de la aleatoriedad de los datos, estos son en su
mayoría con tendencia a la baja.
Gráfico Nº33 : Box Plot Estacionalidad de Precios Reales al Mayorista de Carne de Cerdo
Gráfico de elaboración propia en base a datos obtenidos de ODEPA.
Se observa de la gráfica anterior que las medias mensuales se encuentran en su gran mayoría bajo la
media general, además de mostrarse los extremos superiores más altos en el mes de marzo, así
como el más bajo durante los meses de noviembre y diciembre, siendo en estos tres meses
mencionados donde se presentan las mayores dispersión de datos además de el mes de octubre,
septiembre y agosto.
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PRECIOS PAGADOS POR EL CONSUMIDOR DE CERDO (1975 – 2013)
Gráfico Nº34: Histográma de Serie Mensual de Precios al Consumidor de Cerdo (1975 – 2013)
PRECIOS AL CONSUMIDOR DE CERDO
PRECIOS
Den
sity
1000 1500 2000 2500 3000
0.00
000.
0004
0.00
080.
0012
Gráfico de elaboración propia en base a datos obtenidos de ODEPA.
Gráfico Nº35: Diagrama de Dispersión Gráfico Nº36: Tendencia de Precios al
Precios al Consumidor de Cerdos Consumidor de Cerdos (1975 – 2013)
(1975 – 2013)
1980 1990 2000 2010
10
00
15
00
20
00
25
00
PRECIOS AL CONSUMIDOR DE CERDO
AÑO
PR
EC
IOS
Precios al Consumidor de Cerdo
Time
ag
gre
ga
te(C
hu
leta
.ts)
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010
20
00
02
40
00
28
00
0
Gráficos de elaboración propia en base a datos obtenidos de ODEPA.
Y finalmente, en la serie de consumidor de cerdo nos encontramos con un precio mínimo de $1.026
y un máximo de $2835 alcanzados en los años 2000 y 1979 respectivamente, con un precio
promedio de $2.026. se observa en el histograma un comportamiento normal de los datos, donde la
mayor densidad de datos se alcanza entre los $1.600 y los $2.200.
Con un diagrama de dispersión que deja entre ver una situación similar a las anteriores de relación
lineal entre las variables, con una tendencia un poco menos clara que las anteriores dado la
aleatoriedad que han seguido los datos, donde se observa una aparente tendencia a la baja con
puntuales aumentos.
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Gráfico Nº 37: Box Plot Estacionalidad de Precios Reales al Mayorista de Carne de Cerdo
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
10
00
15
00
20
00
25
00
Estacionalidad Precios Reales al Consumidor de Carne de Cerdo
meses del año
Pre
cio
/to
ns
Gráfico de elaboración propia en base a datos obtenidos de ODEPA.
Se observa que los meses número 5,6,7,8,9 y 10 presentan medias mensuales mayor a la media
general, además que los precios extremos superiores se encuentran durante los meses 8 y 9 siendo
las extremas inferiores encontradas en el mes de febrero, mes para el cual también se presenta la
mayor dispersión de datos al igual que en el mes de agosto.
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CAPITULO III: Transmisión
de Precios en el Mercado de la
Carne en Chile
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METODOLOGÍA
En este capítulo se desarrolla el trabajo econométrico realizado en la investigación, para lo
cual se utiliza el software estadístico R, en la búsqueda de las asimetrías de transmisión de precios
de la carne en Chile, para esto se lleva a cabo un elaborado procedimiento con cada una de las series
de carne trabajadas, utilizando para efectos prácticos el promedio de los diferentes tipos de cortes
existentes para cada clasificación, ocupando para esto los datos mensuales desde el año 1975 al
2013, obtenidos desde las bases de datos de la Oficina de Estudios y Políticas Agrarias (ODEPA).
A modo de resumen y para un mejor entendimiento antes de comenzar, se detalla a continuación
cada uno de los pasos realizados en este capítulo.
Para comenzar la indagación de las series de tiempo de los tres tipos de carne en estudio se
llevan a cabo los test econométricos de raíz unitaria Augmented Dickey-Fuller Test, Phillips-Perron
Unit Root Test y el KPSS Test for Level Stationarity (Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin)
correspondientes para determinar si las variables son estacionarias o no, siendo esto un requisito
importante a cumplir en una serie de tiempo, lo cual a modo general significa que la serie debe
poseer una media y una varianza constante en el tiempo y que la covarianza depende básicamente
de la amplitud que exista entre los intervalos y no del periodo propiamente tal (Gujarati, D., 2009.
Pag. 747). Los primeros dos test mencionados buscan rechazar la hipótesis nula de no
estacionariedad de las series, por lo tanto se espera que el valor –p sea inferior a 0.05, en cambio en
el KPSS se busca aceptar la hipótesis nula de estacionariedad, por ende se esperaría un valor –p
mayor a 0.05. Una vez hecho esto se procede a realizar una diferenciación de orden uno en el caso
que sea necesario para transformar las variables de no estacionarias a estacionarias, esto es trabajar
con la diferencia de los valores en el tiempo X(t)-X(t1).
Cuando se tienen las variables diferenciadas de orden uno se obtienen los residuos de las
regresiones y se les realizan los tres test de raíz unitaria mencionados anteriormente para probar que
los residuos son estacionarios, con la idea de poder analizar la cointegración de las variables, para
explicar el equilibrio en el largo plazo en ellos, esto mediante el método de Engle & Granger y el
test Phillips Ouliaris, con los cuales se busca rechazar la hipótesis nula que dice que no están
cointegradas, por lo que se espera obtener un valor –p pequeño, para poder concluir el equilibrio en
el largo plazo entre las variables.
Posterior a esto, se lleva a cabo la prueba de cointegración de Johansen, método que
considera dos tipos de pruebas para conocer el número de vectores de cointegración, la primera de
ellas la Prueba de la Traza (trace test) la cual presenta como hipótesis nula Ho: r<=1 cuando existe
como máximo un vector de cointegración y como hipótesis alterna H1: r=2 cuando existe más de un
vector de cointegración y la segunda es la Prueba del Máximo Valor Propio (Maximum Eigenvalue
test) la cual tiene como hipótesis nula de que el rango de cointegración es igual a r=0 en contra de
la hipótesis alternativa de que el rango de cointegración es igual a r+1. En ambos casos se rechaza
la hipótesis nula cuando el valor del estadístico Traza o Máximo Valor Propio sea mayor que el
valor crítico seleccionado, en este caso del 5%.
Para finalizar este trabajo y la parte central de este estudio se llevan a cabo los Modelos de
Umbrales Autorregresivos : TAR (Threshold Autorregressive Model) el cual está diseñado para
capturar posibles movimientos profundos asimétricos en los residuos y MTAR (Momentum
Threshold Autorregressive) usado para tener en cuenta las variaciones abruptas en los residuos, pero
por sobre todo valioso cuando se cree que el ajuste a exhibir tiene un mayor impulso en una
dirección que en otra; ambos servirán para analizar finalmente las asimetrías en la transmisión de
precios en el mercado de la carne, en cuanto a la magnitud de las respuestas en los niveles de la
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cadena ante shocks inesperado, la velocidad de ajuste hacia el equilibrio ante estos shocks, la
naturaleza simétrica o asimétrica de la respuesta y la dirección de la respuesta, esto es si los ajustes
son diferentes dependiendo si el shock se transmite hacia arriba o hacia abajo en la cadena de valor.
El mejor modelo o el óptimo para esta investigación entre los cuatro que se presentan (TAR, MTAR
y sus respectivos consistentes) se escogen bajo los criterios AIC (Critetrio de Información Akaike)
Y BIC (Criterio de Información Bayesiano).
ANÁLISIS ECONOMÉTRICO DE LA TRANSMISIÓN DE PRECIOS EN LA CARNE DE
VACUNO EN CHILE
ANÁLISIS DE LA COINTEGRACIÓN DE LAS VARIABLES
Para el caso de la carne de vacuno se utiliza el promedio de los precios reales mensuales de
carne de vacuno desde el año 1979 al año 2007, los cuales corresponden a la totalidad de datos
oficiales entregados por la ODEPA a la fecha, este promedio contempla los precios de los
siguientes cortes entregados por dicha institución: asado carnicero, asado de tira, asiento picana,
carne molida, cazuela, lomo, osobuco y posta.
Se presenta a continuación una tabla resumen con los resultados obtenidos de las pruebas de
raíz unitaria realizadas a dicha serie en sus tres eslabones de la cadena: Productor, Mayorista y
Consumidor.
Tabla Nº1: Pruebas de Raíz Unitaria Carne de Vacuno
Item PRODUCTOR MAYORISTA CONSUMIDOR
Augmented Dickey-
Fuller (ADF)
0.07012 P-value 0.02262 P-value 0.405 P-value
Phillips-Perron (PP) 0.02025 P-value
0.01 P-value 0.04406 P-value
KPSS 0.01 P-value 0.01 P-value 0.01 P-value Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
Como se observa en la tabla, en el ADF test y en el PP test en las tres series analizadas entregan un
valor inferior a 0.05 por lo cual se rechaza la hipótesis nula de no estacionariedad, sin embargo, al
ser más exhaustivo en este examen, esto se contradice con lo expuesto en el KPSS test donde no se
puede aceptar la hipótesis nula de estacionariedad dado que los valores –p son inferiores a 0.05. Es
por esto que se procede a realizar la diferenciación de orden (1), resultados que se presentan en la
tabla siguiente.
Tabla Nº2: Diferenciación de Orden (1) Series de Carne de Vacuno
Item PRODUCTOR MAYORISTA CONSUMIDOR
Augmented Dickey-
Fuller (ADF)
0.01P-value 0.01P-value 0.01P-value
Phillips-Perron (PP) 0.01 P-value
0.01 P-value
0.01 P-value
KPSS 0.1 P-value 0.1 P-value 0.1 P-value Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
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Se observa entonces tras los resultados obtenidos que la serie se transforma en estacionaria tras
realizar el proceso de diferenciación una vez, esto significa que la serie esta diferenciada de orden
(1).
El paso siguiente que se realiza es el análisis de cointegración de las series mediante la utilización
del test de Phillips Ouliaries a las tres series al mismo tiempo (productor, mayorista y consumidor)
y la metodología de Engle Granger, que se aplica para la serie dividida en dos partes: Productor –
Mayorista y Mayorista – Consumidor, resultados que se presentan a continuación:
Tabla Nº3: Análisis de cointegración Carne de Vacuno
Ítem Valores –p
Phillips Ouliaries 0.01
E.G. (Prod. – May.) 6.489e-13
E.G. (May. – Cons.) 7.857e-06 Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
Dado los pequeños valores –p que se presentan se puede concluir que se rechaza la hipótesis nula de
no cointegración de la serie, tanto por los resultados obtenidos en el Phillips Ouliaries como en el
Engle Granger.
Para continuar con el análisis de cointegración de la serie se lleva a cabo el test de Johansen, con la
idea de observar cual es el vector de cointegración de la serie y el rango de cointegración de esta
mediante las pruebas de Trace y de Eigenvalue. Estas pruebas se realizan para la serie dividida en
dos tramos; el primero de ellos compuesto por los precios del productor y el mayorista y el segundo
tramo corresponde a los precios del mayorista y consumidor. Resultados que se exponen en las
siguientes tablas:
Tabla Nº5: Test de Johansen Prueba Trace Productor – Mayorista de Vacuno
RANK TEST
STATISTIC
10% 5% 1%
r <= 2 4.36 6.50 8.18 11.65
r <= 1 21.05 15.66 17.95 23.52
r = 0 73.65 28.71 31.52 37.22 Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
Los resultados indican que se rechaza la hipótesis nula de r=0 donde se platea que: Ho: no
existen vectores de cointegración, dado que el valor estadístico de la traza es mayor que el del
estadístico seleccionado (5%), esto es 73.65 >31.52, es decir existen vectores de cointegración.
En cuanto a la hipótesis r <=1 se rechaza ya que su estadístico también es mayor al valor
critico al 5%, esto es 21.05>17.95. Se concluye entonces que se acepta la hipótesis de que r<=2 ya
que su valor estadístico es menor al valor crítico al 5%; 4.36<8.18, por lo tanto existiría más de un
vector de cointegración.
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Tabla Nº6: Test de Johansen Prueba Maximal Eigenvalue Productor – Mayorista de Vacuno
RANK TEST
STATISTIC
10% 5% 1%
r <= 2 4.36 6.50 8.18 11.65
r <= 1 16.69 12.91 14.90 19.19
r = 0 52.60 18.90 21.07 25.75 Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
En este caso para la prueba Maximal Eigenvalue en la hipótesis r=0 se rechaza la hipótesis
nula dado que el valor del estadístico es mayor al valor critico al 5% (52.60>21.07) por lo tanto el
rango de cointegración es igual a r+1.
Para la hipótesis r<=1 también se rechaza la hipótesis nula y por ende se acepta la hipótesis
alterna que indicaría que el rango de cointegración es r+2, esto dado los resultados obtenidos entre
el estadístico y el valor critico al 5% (16.69>14.90). La hipótesis que si es aceptada es la que
indicaría un rango de cointegración r<=2 dado que el estadístico es menor que el valor crítico
seleccionado.
Tabla Nº7: Test de Johansen Prueba Trace Mayorista – Consumidor de Vacuno
RANK TEST
STATISTIC
10% 5% 1%
r <= 1 9.01 6.50 8.18 11.65
r = 0 26.29 15.66 17.95 23.52 Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
Para el caso del mayorista y el consumidor nos encontramos con que en la hipótesis de r=0
se rechaza la hipótesis nula de que no existirían vectores de cointegración y se acepta la alterna que
indica que si existen vectores de cointegración. (26.29>17.95).
En cuanto a la hipótesis de r<=1 también se rechaza la hipótesis nula que indica que a lo
más existiría un vector de cointegración y se acepta la hipótesis alterna que indica que existe más de
un vector de cointegración. (9.01>8.18).
Table Nº8: Test de Johansen Prueba Maximal Eigenvalue Mayorista – Consumidor de
Vacuno
RANK TEST
STATISTIC
10% 5% 1%
r <= 1 9.01 6.50 8.18 11.65
r = 0 17.29 12.91 14.90 19.19 Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
Al analizar ahora los resultados obtenidos del Eigenvalue tenemos que en el caso de la
hipótesis r=0 se rechaza la hipótesis nula que indica que el rango de cointegración es igual a cero y
por ende se acepta la alternativa que nos dice que el rango de cointegración es igual a r+1
(17.29>14.90).
Universidad del Bío-Bío. Red de Bibliotecas - Chile
Para la hipótesis r<=1 también se rechaza la hipótesis nula (9.01>8.18) que indica que
indica que el rango de cointegración es r<=1 y por lo tanto se acepta la alterna que indica que el
rango de cointegración es r+2.
Se observa entonces mediante el análisis de los tres test que miden la cointegración de las variables,
esto es Engle Granger, Phillips Ouliaries y Johansen que éstas se encuentran cointegradas.
ANÁLISIS DE LA COINTEGRACIÓN LINEAL Y COINTEGRACIÓN POR
UMBRAL (ENGLE GRANGER – TAR – MTAR)
Se presentan a continuación las salidas de los resultados obtenidos de la cointegración lineal
mediante el Engle Granger y la cointegración por umbral con las salidas del TAR, MTAR sus
respectivos consistentes para el primer tramo en estudio correspondiente a la serie de la carne de
vacuno. Cabe mencionar que la hipótesis que se postula en este trabajo esta relacionada con la
cointegración por umbral para todas las series, y por ende una transmisión asimétrica de precios y
es por ello que se presentan a continuación las ecuaciones que demostraría la expresión de un
modelo TAR (1 Y 2 a ) asi como la que expresaría un modelo MTAR (1 y 2 b ).
= + ) + + (1)
= 1 si Ϯ , 0 de otra manera; ó (2 a)
= 1 si Ϯ , 0 de otra manera (2 b)
PRODUCTOR – MAYORISTA DE CARNE DE VACUNO
ITEM ENGLE –
GRANGER
TAR CONSISTEN
TE TAR
MTAR CONSISTEN
TE MTAR
Estimate
Threshold - 0 66.157 0 -6.208
ρ₁⁺ -0.32805 *** -
0.177**
-0.209*** -0.094 -0.081
(-7.569) (-2.512) (-2.804) (-1.339) (-1.193)
ρ₂ - -0.121* -0.106. -0.218*** -0.26***
- (-1.652) (-1.529) (-2.955) (-3.39)
Diagnostics
AIC 3456.40
9
3455.13 3454.378 3451.561
BIC 3513.30
5
3512.025 3511.273 3508.456
Qᴸᴮ(4) 0.9603 0.995 0.996 0.995 0.996
Qᴸᴮ(8) 0.1447 1 1 1 1
Qᴸᴮ(12) 7.911e-06 1 1 1 1
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Tabla Nº 8: Resultados de Engle Granger y Cointegración por Umbral para Productor
– Mayorista Carne de Vacuno
Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
Lo primero que se concluye de esta salida de acuerdo a los criterios AIC y BIC utilizados
para escoger el mejor modelo es que el Consistente MTAR es él óptimo, ya que es el que presenta
los criterios más bajos, 3451.561 y 3508.456 respectivamente. Luego al analizar este modelo se
observa que los estimadores sugieren convergencia y una velocidad de ajuste más rápida para los
valores de las discrepancias negativas que para las positivas desde el valor critico consistente o
umbral -6.208. Esto ya que al examinar la estimación puntual para el ajuste de precios es de -0.081
para los shocks positivos y de -0.26 para los shocks negativos. Por lo tanto las desviaciones
positivas del equilibrio en el largo plazo como resultado de los aumentos en el precio del mayorista
o disminuciones en el precio de los productores se eliminan en un 8.1% por mes, resultado que
cabe mencionar además no es significativo al 5%, por lo tanto no podríamos afirmar con seguridad
que este valor (-0.081) sea distinto de cero. Respecto a las desviaciones negativas respecto al
equilibrio en el largo plazo como resultado de la disminución en los precios al mayorista o
aumentos en los precios al productor se eliminan a una velocidad de un 26% por mes, resultado que
si es estadísticamente significativo al 5%. En otras palabras, las desviaciones positivas se demoran
alrededor de unos 12 meses en ser completamente absorbidas (1/0.081=12.3456), mientras que las
desviaciones negativas solo demoran alrededor de tres a cuatro meses (1/0.26=3.8461). Por lo tanto
hay una convergencia sustancialmente más lenta hacia las desviaciones positivas (por encima del
umbral) que a las negativas (por debajo del umbral) en el equilibrio del largo plazo.
Tabla Nº 9: Resultados de Engle Granger y Cointegración por Umbral para Mayorista -
Consumidor Carne de Vacuno
MAYORISTA – CONSUMIDOR DE CARNE DE VACUNO
ITEM ENGLE –
GRANGER
TAR CONSISTENTE
TAR
MTAR CONSISTENTE
MTAR
Estimate
Threshold 0 -108.675 0 -54.034
ρ₁⁺ -0.15385
***
-0.057 -0.052 -0.075 -0.067
(-4.905) (-1.161) (-1.138) (-1.520) (-1.550)
ρ₂ - -0.157
***
-0.218 *** -0.133
**
-0.294 ***
- (-2.968 ) -3.642 (-2.516) -3.594
Diagnostics
AIC 3613.637 3609.144 3615.712 3609.003
BIC 3670.487 3665.993 3672.561 3665.852
Qᴸᴮ(4) 0.7443 0.956 0.959 0.932 0.912
Qᴸᴮ(8) 0.7237 0.998 0.999 0.996 0.991
Qᴸᴮ(12) 0.01799 1 1 0.999 0.999
Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
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En cuanto a los resultados del segundo tramo Mayorista – Consumidor de carne de vacuno
se obtiene como resultado una situación similar a la obtenida en el tramo anterior, donde de acuerdo
a los criterios AIC y BIC el modelo óptimo es el Consistente MTAR, con valores de 3609.003 y
3665.852 respectivamente, para lo cual la significancia estadística solo acompaña a los shock
negativos (-0.294) y no así a los positivos (-0.067), no pudiendo descartar que este estimador sea
diferente de cero. Por lo cual al desarrollar un análisis de los estimadores estos sugieren una
convergencia y velocidad de ajuste más rápida para las discrepancias negativas que para las
positivas desde el valor de umbral seleccionado -54.034. Dado que la estimación puntual para el
ajuste de precios ante shocks positivos es de -0.067 y de -0.294 para los shocks negativos. Por lo
tanto las desviaciones positivas del equilibrio en el largo plazo como resultado de los aumentos en
el precio del consumidor o disminuciones en el precio de los mayoristas se eliminan en un 6.7%
por mes, resultado que cabe mencionar además no es significativo al 5%, por lo tanto no podríamos
afirmar con seguridad que este valor (-0.067) sea distinto de cero. Respecto a las desviaciones
negativas respecto al equilibrio en el largo plazo como resultado de la disminución en los precios al
consumidor o aumentos en los precios al mayorista se eliminan a una velocidad de un 29.4% por
mes, resultado que si es estadísticamente significativo al 5%. En otras palabras, las desviaciones
positivas se demoran alrededor de unos 15 meses en ser completamente absorbidas
(1/0.067=14.9254), mientras que las desviaciones negativas solo demoran alrededor de tres meses
(1/0.294=3.4013). Por lo tanto hay una convergencia sustancialmente más lenta hacia las
desviaciones positivas (por encima del umbral) que a las negativas (por debajo del umbral) en el
equilibrio del largo plazo.
ANÁLISIS DEL MODELO CORRECTOR DE ERRORES ASIMETRICOS CON
COINTEGRACIÓN POR UMBRAL
Como uno de los últimos pasos a realizar es la estimación de la cointegración lineal
mediante el método de Engle Granger y los modelos de cointegración por umbral TAR y MTAR
con sus respectivos consistentes, para lo cual se escoge el modelo que presente el menor AIC Y
BIC. Para esto, y dado la metodología a utilizar, se debe dividir las series en dos tramos; en primer
lugar se encuentra el tramo del productor versus el mayorista y en segunda instancia se presenta el
tramo del mayorista y el consumidor. La hipótesis que se plantea en este trabajo de investigación a
contrastar con los resultados empíricos que se obtendrán es la siguiente: para el primer tramo se
presenta como hipótesis que el precio del mayorista es impulsado por el precio del productor,
siendo la variable X por la tanto el precio del productor (PP) y la variable Y o dependiente el precio
del mayorista (PM), lo cual queda demostrado en la siguiente ecuación:
= + + + +
+ + + (1)
Donde; es la primera diferencia de los precios del mayorista, , , y son
coeficientes, y es el termino error. Los subíndices diferencian los coeficientes para precio
mayorista, denomina el tiempo y representa los lags o retardos.
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En cuanto al segundo tramo, la hipótesis que se plantea como inicial para contrastar
con los resultados empíricos es que los precios del consumidor (PC) son impulsados por los precios
de los mayoristas, como se expresa en la siguiente ecuación:
= + + + +
+ + + (2)
Donde; es la primera diferencia de los precios del consumidor, , , y son
coeficientes, y es el termino error. Los subíndices diferencian los coeficientes para el precio
del consumidor, denomina el tiempo y representa los lags o retardos.
Se debe mencionar también que en esta ocasión se presentan cuatro hipótesis que
cuestionan la simetría o asimetría de los precios para cada uno de los tramos en estudio, la primera
de ellas se plantea de la siguiente manera:
H₀₁: α⁺i = α⁻i = 0 for all lags
H₀₂: β⁺i = β⁻i = 0 for all lags
La que indica la causalidad de granger que existe para cada uno de los modelos con
respecto a los precios α (que en el primer tramo representan a los del productor y en el segundo
tramo a los del mayorista). La cual se plantea de la misma manera pero con el coeficiente β (que en
el primer tramo representa los precios del mayorista y en el segundo tramo los precios del
consumidor).
La segunda hipótesis indica que:
H₀₃: α⁺₂ = α⁻₂
H₀₄: β⁺₄ = β⁻₄
Lo que indicaría los efectos simétricos o asimétricos que existiría en cada una de las
variables y como esto afectaría al modelo, tanto sus efectos positivos como negativos; en el primer
caso se habla de la variable α en el retardo 2 y en el segundo caso se habla de la variable β en su
retardo 4.
La tercera hipótesis plantea:
H₀₅: Σ ⁴ᵢ = 1^(α⁺ᵢ) = Σ ⁴ᵢ = 1^(α⁻ᵢ)
H₀₆: Σ ⁴ᵢ = 1^(β⁺ᵢ) = Σ ⁴ᵢ = 1^(β⁻ᵢ)
Esta hipótesis plantea el efecto acumulativo que entregan al modelo tanto los efectos
positivos como negativos acumulados.
Y finalmente la última hipótesis señala:
H₀₇: δ⁺ = δ⁻
La cual indicaría la asimetría general de los coeficientes en el corto plazo.
Se presenta a continuación los resultados obtenidos de los modelos, cabe tener presente, que
la columna que posee el nombre de productor, arroja los resultados que toman como variable
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dependiente al productor y como variable explicativa al mayorista, en tanto la columna que tiene el
nombre de mayorista entrega los resultados del modelo tomando como variable independiente al
productor y al mayorista como variable dependiente.
Tabla Nº 10: Resultados del Modelo de Corrección de Errores Asimétrica con Cointegración
Umbral de la Carne de Vacuno para el Productor y el Mayorista.
VACUNO PRODUCTOR MAYORISTA
ITEM Estimate t-ratio Estimate t-ratio
θ 17.936** 2.395 8.323** 2.023
α₁⁺ -0.005 -0.045 0.131** 2.093
α₂⁺ -0.285** -2.552 -0.034 -0.558
α₃⁺ -0.184* -1.663 0.046 0.751
α₄⁺ -0.165. -1.574 0 -0.003
α₁⁻ 0.098 0.828 0.113* 1.74
α₂⁻ -0.224* -1.94 -0.017 -0.273
α₃⁻ 0.253** 2.292 0.143** 2.348
α₄⁻ -0.104 -0.974 0.053 0.914
β₁⁺ 1.079*** 4.548 0.094 0.719
β₂⁺ -0.192 -0.792 -0.285** -2.132
β₃⁺ 0.235 0.971 -0.06 -0.449
β₄⁺ -0.2 -0.841 -0.428*** -3.27
β₁⁻ 0.686*** 2.94 0.131 1.025
β₂⁻ 0.218 0.943 -0.22* -1.73
β₃⁻ 0.053 0.232 -0.143 -1.128
β₄⁻ 0.234 1.011 -0.028 -0.217
δ⁺ 0.59*** 4.84 0.124* 1.853
δ⁻ 0.18 1.344 0.089 1.219
R² 0.406 _ 0.201 _
AIC 3694.406 _ 3291.929 _
BIC 3770.748 _ 3368.271 _
Qᴸᴮ(4) 0.960 _ 0.941 _
Qᴸᴮ(8) 0.804 _ 0.923 _
H₀₁: α⁺i = α⁻i = 0 for all lags 2.837*** [0] 1.904* [0.06]
H₀₂: β⁺i = β⁻i = 0 for all lags 5.106*** [0] 3.122*** [0]
H₀₃: α⁺₂ = α⁻₂ 0.138 [0.71] 0.036 [0.85]
H₀₄: β⁺₄ = β⁻₄ 1.482 [0.22] 4.172** [0.04]
H₀₅: Σ ⁴ᵢ = 1^(α⁺ᵢ) = Σ ⁴ᵢ = 1^(α⁻ᵢ) 4.309** [0.04] 0.724 [0.4]
H₀₆: Σ ⁴ᵢ = 1^(β⁺ᵢ) = Σ ⁴ᵢ = 1^(β⁻ᵢ) 0.145 [0.7] 1.15 [0.28]
H₀₇: δ⁺ = δ⁻ 6.383** [0.01] 0.151 [0.7]
Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
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Los resultados arrojan las siguientes conclusiones; en una primera instancia que el modelo
que tiene como variable independiente al productor posee 8 variables explicativas con valores
significativos al 5% en cuanto al modelo que postula al mayorista como variable explicativa del
productor (tesis inicial) indica que existen en este modelo también 8 variables con significancia
estadística. Ahora bien, si se observa los criterios AIC y BIC el modelo que arroja mejores criterios
es el que se postula en esta investigación, con valores de 3291.929 y 3368.271 respectivamente, sin
embargo, se debe mencionar también que las diferencias entre estos criterios para los dos modelos
son mínimas, por lo tanto aún es apresurado aseverar que un modelo es mejor que el otro solo bajo
estos criterios.
En cuanto a las hipótesis, la primera de ellas: H₀₁: α⁺i = α⁻i = 0 for all lags con un
estimador de 2.837 significativo al 5% indica que los precios del productor poseen granger
causalidad en los mismos precios del productor, y con su estimador 1.904 también significativo al
5% indican que los precios del productor poseen granger causalidad en los precios del mayorista.
Para la hipótesis H₀₂: β⁺i = β⁻i = 0 for all lags; se tiene que con el estimador 5.106 que es
significativo al 5% los precios de los mayoristas poseen granger causalidad sobre los del productor,
y de la misma manera con el estimador 3.122 también significativo al 5% indica que los precios del
mayorista poseen granger causalidad sobre los mismos precios del mayorista. De esta manera no es
tan simple aseverar que alguno de los dos modelos es mejor que el otro dado que ambos presentan
significancia estadística en cuanto a la causalidad de granger.
Para la segunda hipótesis H₀₃: α⁺₂ = α⁻₂ y H₀₄: β⁺₄ = β⁻₄ sólo tiene significancia
estadística el estimador 4.172 el cual indica que los efectos positivos y negativos de los precios del
mayorista en su cuarto retardo presenta un efecto asimétrico sobre los precios del mayorista.
Al analizar la tercera hipótesis H₀₅: Σ ⁴ᵢ = 1^(α⁺ᵢ) = Σ ⁴ᵢ = 1^(α⁻ᵢ) y H₀₆: Σ ⁴ᵢ = 1^(β⁺ᵢ) = Σ
⁴ᵢ = 1^(β⁻ᵢ) solo se presenta como significativo el estimador 4.309 el cual indica que el efecto
acumulativo de los efectos tanto positivos como negativos de los precios del productor producen
una asimetría en los mismos precios del productor.
Y para finalizar, la última hipótesis que se plantea H₀₇: δ⁺ = δ⁻ indica con su estimador de
6.383 significativo al nivel seleccionado, una asimetría en los coeficientes del modelo que supone
que el productor es explicado por los precios del mayorista, dado esto se entiende entonces una
asimetría en los ajustes generales a corto plazo para este modelo, siendo por lo mismo este modelo
mejor que el planteado como hipótesis en esta investigación.
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Tabla Nº 11: Resultados del Modelo de Corrección de Errores Asimétrica con Cointegración
Umbral de la Carne de Vacuno para el Mayorista y Consumidor
VACUNO MAYORISTA CONSUMIDOR
ITEM Estimate t-ratio Estimate t-ratio
θ 12.228. 1.549 3.853 0.577
α₁⁺ 0.333*** 2.981 0.608*** 6.447
α₂⁺ -0.371*** -3.103 -0.055 -0.539
α₃⁺ -0.212* -1.756 0.166. 1.63
α₄⁺ -0.094 -0.775 -0.027 -0.259
α₁⁻ 0.305** 2.454 0.367*** 3.487
α₂⁻ -0.137 -1.101 0.08 0.761
α₃⁻ 0.268** 2.202 0.019 0.184
α₄⁻ -0.05 -0.411 0.02 0.196
β₁⁺ -0.109 -0.948 -0.126 -1.305
β₂⁺ 0.218* 1.906 -0.023 -0.243
β₃⁺ -0.141 -1.242 -0.175* -1.817
β₄⁺ -0.06 -0.587 -0.108 -1.259
β₁⁻ -0.017 -0.137 0.035 0.345
β₂⁻ -0.167 -1.414 -0.105 -1.046
β₃⁻ -0.067 -0.559 0.058 0.576
β₄⁻ -0.051 -0.477 0.061 0.675
δ⁺ -0.043 -1.018 -0.072** -2.029
δ⁻ -0.104 -1.151 -0.347*** -4.557
R² 0.231 _ 0.432 _
AIC 3770.948 _ 3658.351 _
BIC 3847.231 _ 3734.634 _
Qᴸᴮ(4) 0.940 _ 0.999 _
Qᴸᴮ(8) 0.231 _ 0.963 _
H₀₁: α⁺i = α⁻i = 0 for all lags 5.373*** [0] 8.901*** [0]
H₀₂: β⁺i = β⁻i = 0 for all lags 1.152 [0.33] 1.014 [0.42]
H₀₃: α⁺₂ = α⁻₂ 1.642 [0.2] 0.754 [0.39]
H₀₄: β⁺₄ = β⁻₄ 0.003 [0.96] 1.555 [0.21]
H₀₅: Σ ⁴ᵢ = 1^(α⁺ᵢ) = Σ ⁴ᵢ = 1^(α⁻ᵢ) 3.886** [0.05] 0.438 [0.51]
H₀₆: Σ ⁴ᵢ = 1^(β⁺ᵢ) = Σ ⁴ᵢ = 1^(β⁻ᵢ) 0.503 [0.48] 3.732* [0.05]
H₀₇: δ⁺ = δ⁻ 0.433 [0.51] 12.412*** [0]
Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
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Los datos anteriormente expuesto señalan lo siguiente en una primera instancia que el
modelo que tiene como variable independiente al mayorista posee 6 variables explicativas con
valores significativos al 5% en cuanto al modelo que postula al consumidor como variable
dependiente del mayorista (tesis inicial) indica que existen en este modelo 5 variables con
significancia estadística. Ahora bien, si se observa los criterios AIC y BIC el modelo que arroja
mejores criterios es el que se postula en esta investigación, con valores de 3658.351 y 3734.634
respectivamente, por lo tanto y bajo estos criterios el mejor modelo o el que mejor representa lo que
sucede en la realidad es el que se postula en esta investigación; esto es que los precios del
consumidor dependen de los precios del mayorista.
Para las primeras hipotesis H₀₁: α⁺i = α⁻i = 0 for all lags se obtiene que con un estimador
de 5.373 significativo al 5% indica que los precios del mayorista poseen granger causalidad en los
mismos precios del mayorista, y con su estimador 8.901 también significativo al 5% indican que los
precios del mayorista poseen granger causalidad en los precios del consumidor. Para la hipótesis
H₀₂: β⁺i = β⁻i = 0 for all lags; se tiene en cambio que no es significativo ninguno de sus
estimadores, por lo tanto los precios de los consumidores no poseen granger causality sobre ninguna
de las dos series de precios, estos resultados vienen a reafirmar que es una mejor alternativa de
modelo el que se plantea como hipótesis en esta tesis.
En cuanto a las segundas hipótesis H₀₃: α⁺₂ = α⁻₂ y H₀₄: β⁺₄ = β⁻₄ ninguna de ellas
posee significancia estadística para ninguno de los modelos planteados .
Al analizar la tercera hipótesis H₀₅: Σ ⁴ᵢ = 1^(α⁺ᵢ) = Σ ⁴ᵢ = 1^(α⁻ᵢ) y H₀₆: Σ ⁴ᵢ = 1^(β⁺ᵢ) = Σ
⁴ᵢ = 1^(β⁻ᵢ) solo se presenta como significativo el estimador 3.886 el cual indica que el efecto
acumulativo de los efectos tanto positivos como negativos de los precios del mayorista producen
una asimetría en los mismos precios del mayorista, también se presenta como significativo al nivel
seleccionado el estimador 3.732 el que indica que el efecto acumulativo tanto de los efectos
positivos como negativos de los precios del consumidor producen una asimetría en los mismos
precios del consumidor.
Y para finalizar, la última hipótesis que se plantea H₀₇: δ⁺ = δ⁻ indica con su estimador de
12.412 significativo al nivel seleccionado, una asimetría en los coeficientes del modelo que supone
que el consumidor es explicado por los precios del mayorista, dado esto se entiende entonces una
asimetría en los ajustes generales a corto plazo para este modelo, siendo por lo mismo este modelo
mejor y produciendo así una congruencia con lo expuesto como hipótesis inicial en este trabajo.
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ANÁLISIS ECONOMÉTRICO DE LA TRANSMISIÓN DE PRECIOS EN LA CARNE DE
POLLO EN CHILE
ANÁLISIS DE LA COINTEGRACIÓN DE LAS VARIABLES
Para el caso de la carne de pollo se utiliza los precios reales mensuales de carne de pollo
desde el año 1975 al año 2013, los cuales corresponden a la totalidad de datos oficiales entregados
por la ODEPA a la fecha.
Se presenta a continuación una tabla resumen con los resultados obtenidos de las pruebas de
raíz unitaria realizadas a dicha serie en sus tres eslabones de la cadena: Productor, Mayorista y
Consumidor.
Tabla Nº 12: Pruebas de Raíz Unitaria Carne de Pollo
Item PRODUCTOR MAYORISTA CONSUMIDOR
Augmented Dickey-
Fuller (ADF)
0.4004 P-value 0.5445 P-value 0.5244 P-value
Phillips-Perron (PP) 0.01 P-value 0.02165 P-value 0.01555 P-value
KPSS 0.01 P-value 0.01 P-value 0.01 P-value Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
Dado los resultados de los test de raíz unitaria donde claramente se observa que las variable son no
estacionarias, se realiza a continuación la diferenciación de orden (1), con la idea de convertir las
series en estacionarias, resultados que se presentan en la tabla siguiente.
Tabla Nº13: Diferenciación de Orden (1) Series de Carne de Pollo
Item PRODUCTOR MAYORISTA CONSUMIDOR
Augmented Dickey-
Fuller (ADF)
0.01P-value 0.01P-value 0.01P-value
Phillips-Perron (PP) 0.01 P-value
0.01 P-value
0.01 P-value
KPSS 0.1 P-value 0.1 P-value 0.1 P-value Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
De esta manera se transforma entonces las series en estacionarias tras realizar el proceso de
diferenciación una vez, esto significa que las series están diferenciadas de orden (1).
Al igual que en caso anterior se realiza el análisis de cointegración de las series mediante la
utilización del test de Phillips Ouliaries a las tres series al mismo tiempo (productor, mayorista y
consumidor) y la metodología de Engle Granger, que se aplica para la serie dividida en dos partes:
Productor – Mayorista y Mayorista – Consumidor, resultados que se presentan a continuación:
Tabla Nº14: Análisis de cointegración Carne de Pollo
Ítem Valores –p
Phillips Ouliaries 0.01
E.G. (Prod. – May.) 2.2e-16
E.G. (May. – Cons.) 2.2e-16 Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
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Dado los pequeños valores –p que se presentan se puede concluir que se rechaza la hipótesis nula de
no cointegración de la serie, tanto por los resultados obtenidos en el Phillips Ouliaries como en el
Engle Granger.
Siguiendo con los pasos que se han llevado a cabo en esta tesis, se presenta a continuación las
salidas del test de Johansen, tanto de la prueba de trace como de eigenvalue, recordando que se hace
también para estas series de la cadena de valor del pollo una división en dos tramos; productor –
mayorista y mayorista – consumidor.
Tabla Nº15: Test de Johansen Prueba Trace Productor – Mayorista de Pollo
RANK TEST
STATISTIC
10% 5% 1%
r <= 1 8.70 6.50 8.18 11.65
r = 0 35.44 15.66 17.95 23.52 Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
Los resultados que arroja la prueba trace en la hipótesis r=0 indican que se rechaza la
hipótesis nula y por ende se acepta la alterna que indica que existen vectores de cointegración
(35.44>17.95), todo esto con valores críticos al 5%.
Para el caso de r<=1 nos encontramos también con que se rechaza la hipótesis nula y se
acepta la alterna que nos dice que existe más de un vector de cointegración (8.7>8.18) también al
valor critico seleccionado anteriormente 5%.
Tabla Nº16: Test de Johansen Prueba Maximal Eigenvalue Productor – Mayorista de Pollo
RANK TEST
STATISTIC
10% 5% 1%
r <= 1 8.70 6.50 8.18 11.65
r = 0 26.74 12.91 14.90 19.19 Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
Para la prueba de Eigenvalue se observa que se rechaza la hipótesis nula de que el rango de
cointegración es igual a cero y se acepta por esto la alterna que indica que el rango de cointegración
es igual a r+1 (26.74>14.9).
Por otra parte se rechaza también la hipótesis nula que indica que el rango de cointegración
es r<=1 y por lo tanto se acepta la alterna que dice que el rango de cointegración es r+2.
Tabla Nº17: Test de Johansen Prueba Trace Mayorista – Consumidor de Pollo
RANK TEST
STATISTIC
10% 5% 1%
r <= 1 6.67 6.50 8.18 11.65
r = 0 55.97 15.66 17.95 23.52 Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
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En el caso del mayorista con el consumidor se obtiene como resultado de la prueba de traza
que se rechaza la hipótesis nula y por ende se acepta la alterna que indica que si existen vectores de
cointegración al valor critico del 5% (55.97>17.95).
Para la hipótesis r<=1 se acepta la hipótesis nula y por lo tanto a lo más existiría un vector
de cointegración (6.67<8.18).
Tabla Nº18: Test de Johansen Prueba Maximal Eigenvalue Mayorista – Consumidor de Pollo
RANK TEST
STATISTIC
10% 5% 1%
r <= 1 6.67 6.50 8.18 11.65
r = 0 49.30 12.91 14.90 19.19 Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
En cuanto a la prueba Eigenvalue tenemos que se rechaza la hipótesis nula del rango de
cointegración es igual a r=0 y se acepta la alterna de que el rango de cointegración es igual a r+1
(49.30>14.9) al 5% como valor crítico; de la misma manera se acepta la hipótesis nula de que el
rango de cointegración es igual a r<=1 (6.67<8.18), también al 5% como valor crítico.
Conjuntamente entonces cada una de las pruebas y test realizados a las series arrojan los mismos
resultados, esto es la cointegración de cada una de las variables.
ANÁLISIS DE LA COINTEGRACIÓN LINEAL Y COINTEGRACIÓN POR UMBRAL
(ENGLE GRANGER – TAR – MTAR)
Se presentan a continuación las salidas de los resultados obtenidos de la cointegración lineal
mediante el Engle Granger y la cointegración por umbral con las salidas del TAR, MTAR y sus
respectivos consistentes para el primer tramo en estudio correspondiente a la serie de la carne de
pollo:
Tabla Nº19: Resultados de Engle Granger y Cointegración por Umbral para Productor –
Mayorista de Carne de Pollo.
PRODUCTOR – MAYORISTA DE CARNE DE POLLO
ITEM ENGLE –
GRANGER TAR
CONSISTENT E
TAR MTAR
CONSISTENTE
MTAR
Estimate
Threshold - 0 -33.746 0 17.652
ρ₁⁺ -0.14821 *** -0.082** -0.058* -0.118*** -0.23***
(-5.209) (-2.33) (-1.836) (-3.074) (-4.389)
ρ₂ - -0.107** -0.199*** -0.066* -0.049.
- -2.490 -3.780 -1.706 -4.389 Diagnostics
AIC
4082.765 4077.077 4081.911 4073.125
BIC
4111.591 4105.903 4110.737 4101.952
Qᴸᴮ(4) 0.01749 0.911 0.938 0.871 0.711
Qᴸᴮ(8) 0.01666 0.577 0.643 0.534 0.355
Qᴸᴮ(12) 0.01158 0.626 0.636 0.636 0.537
Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
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Los resultados del primer tramo Productor - Mayorista de carne de pollo indican de acuerdo
a los criterios AIC y BIC que el modelo óptimo es el Consistente MTAR, con valores de 4073.125 y
4101.952 respectivamente, para lo cual la significancia estadística solo acompaña a los shock
positivos (-0.23) y no así a los negativos (-0.049), no pudiendo descartar que este estimador sea
diferente de cero. Por lo cual al desarrollar un análisis de los estimadores estos sugieren una
convergencia y velocidad de ajuste más rápida para las discrepancias positivas que para las
negativas desde el valor de umbral seleccionado 17.652.Dado que la estimación puntual para el
ajuste de precios ante shocks positivos es de -0.23 y de -0.049 para los shocks negativos. Por lo
tanto las desviaciones positivas del equilibrio en el largo plazo como resultado de los aumentos en
el precio del productor o disminuciones en el precio de los mayoristas se eliminan en un 23% por
mes, resultado que es significativo al 5% de nivel de significancia. Respecto a las desviaciones
negativas respecto al equilibrio en el largo plazo como resultado de la disminución en los precios al
productor o aumentos en los precios al mayorista se eliminan a una velocidad de un 4.9% por mes,
resultado que cabe mencionar además no es significativo al 5%, por lo tanto no podríamos afirmar
con seguridad que este valor (-0.049) sea distinto de cero. En otras palabras, las desviaciones
positivas se demoran alrededor de unos cuatro meses en ser completamente absorbidas
(1/0.23=4,3478), mientras que las desviaciones negativas demoran alrededor de unos veinte meses
(1/0.049=20.4081). Por lo tanto hay una convergencia sustancialmente más lenta hacia las
desviaciones negativas (por debajo del umbral) que a las positivas (por encima del umbral) en el
equilibrio del largo plazo.
Tabla Nº20: Resultados de Engle Granger y Cointegración por Umbral para Mayorista -
Consumidor de Carne de Pollo.
MAYORISTA - CONSUMIDOR DE CARNE DE POLLO
ITEM ENGLE –
GRANGER TAR
CONSISTENT E
TAR MTAR
CONSISTENT E
MTAR
Estimate
Threshold - 0 -34.201 0 -18.278
ρ₁⁺
-0.25637
*** -0.067. -0.086. -0.103* -0.096*
(-7.235) (-1.573) (-1.611) (-1.705) (-1.841)
ρ₂ - -0.04 -0.259*** -0.164*** -0.268***
- (-1.046) (-3.569) (-2.667) (-3.348)
Diagnostics
AIC
3732.378 3759.86 3764.887 3760.9
BIC
3785.74 3819.429 3824.456 3820.469
Qᴸᴮ(4) 0.07483 0.999 0.994 0.993 0.982
Qᴸᴮ(8) 0.02831 0.993 1 1 0.999
Qᴸᴮ(12) 6.8e-06 0.988 0.999 0.999 0.999
Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
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En cuanto a los resultados del segundo tramo Mayorista – Consumidor de carne de pollo se
obtiene como resultado una situación similar a la obtenida en el caso de la carne de vacuno para este
tramo, donde de acuerdo a los criterios AIC y BIC el modelo óptimo es el Consistente TAR, con
valores de 3759.86 y 3819.429 respectivamente, para lo cual la significancia estadística solo
acompaña a los shock negativos (-0.259) y no así a los positivos (-0.086), no pudiendo descartar
que este estimador sea diferente de cero, por lo menos al nivel de significancia del 5%. Por lo cual
al desarrollar un análisis de los estimadores estos sugieren una convergencia y velocidad de ajuste
más rápida para las discrepancias negativas que para las positivas desde el valor de umbral
seleccionado -34.201. Dado que la estimación puntual para el ajuste de precios ante shocks
positivos es de -0.086 y de -0.259 para los shocks negativos. Por lo tanto las desviaciones positivas
del equilibrio en el largo plazo como resultado de los aumentos en el precio del consumidor o
disminuciones en el precio de los mayoristas se eliminan en un 8.6% por mes, resultado que cabe
mencionar además no es significativo al 5%, por lo tanto no podríamos afirmar con seguridad que
este valor (-0.086) sea distinto de cero. Respecto a las desviaciones negativas respecto al equilibrio
en el largo plazo como resultado de la disminución en los precios al consumidor o aumentos en los
precios al mayorista se eliminan a una velocidad de un 25.9% por mes, resultado que si es
estadísticamente significativo al 5%. En otras palabras, las desviaciones positivas se demoran
alrededor de unos once meses en ser completamente absorbidas (1/0.086=11.6279), mientras que
las desviaciones negativas solo demoran alrededor de tres meses (1/0.259=3.861). Por lo tanto hay
una convergencia sustancialmente más lenta hacia las desviaciones positivas (por encima del
umbral) que a las negativas (por debajo del umbral) en el equilibrio del largo plazo.
ANÁLISIS DEL MODELO CORRECTOR DE ERRORES ASIMETRICOS CON
COINTEGRACIÓN POR UMBRAL
A modo de recordar se plantea nuevamente cuales son las hipótesis que se espera sean contrastadas
en esta investigación, para cada uno de los tramos en estudio, en este caso para la carne de pollo.
Para el primer tramo se presenta como hipótesis que el precio del mayorista es impulsado por el
precio del productor, siendo la variable X por la tanto el precio del productor (PP) y la variable Y o
dependiente el precio del mayorista (PM), lo cual queda demostrado en la siguiente ecuación:
= + + + +
+ + + (1)
Donde; es la primera diferencia de los precios del mayorista, , , y son coeficientes,
y es el termino error. Los subíndices diferencian los coeficientes para precio mayorista,
denomina el tiempo y representa los lags o retardos.
En cuanto al segundo tramo, la hipótesis que se plantea como inicial para contrastar con los
resultados empíricos es que los precios del consumidor (PC) son impulsados por los precios de los
mayoristas, como se expresa en la siguiente ecuación:
= + + + +
+ + + (2)
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Donde; es la primera diferencia de los precios del consumidor, , , y son coeficientes,
y es el termino error. Los subíndices diferencian los coeficientes para el precio del
consumidor, denomina el tiempo y representa los lags o retardos.
Tabla Nº21: Resultados del Modelo de Corrección de Errores Asimétrica con Cointegración
Umbral de la Carne de Pollo para el Productor y el Mayorista.
POLLO MAYORISTA PRODUCTOR
ITEM Estimate t-ratio Estimate t-ratio
θ -0.088 -0.032 -0.985 -0.265
α₁⁺ -0.019 -0.116 0.416* 1896
α₂⁺ -0.138 -0.827 0.136 0.612
α₃⁺ -0.219 -1379 -0.314. -1486
α₄⁺ -0.529*** -3404 -0.521** -2522
α₁⁻ -0.227 -1155 0.027 0.103
α₂⁻ -0.059 -0.294 0.158 0.595
α₃⁻ 0.163 0.838 0.558** 2151
α₄⁻ 0.223 1207 0.602** 2455
β₁⁺ 0.061 0.491 -0.259. -1564
β₂⁺ -0.001 -0.011 -0.191 -1168
β₃⁺ 0.143 1.23 0.127 0.825
β₄⁺ 0.275** 2436 0.214 1424
β₁⁻ 0.294** 2146 0.135 0.742
β₂⁻ -0.084 -0.605 -0.394** -2137
β₃⁻ -0.199. -1451 -0.542*** -2971
β₄⁻ -0.297** -2245 -0.653*** -3713
δ⁺ 0.186* 1837 -0.008 -0.058
δ⁻ 0.037 0.642 0.019 0.243
R² 0.149 _ 0.157 _
AIC 4622.384 _ 4881.271 _
BIC 4704.746 _ 4963.633 _
Qᴸᴮ(4) 0.751 _ 0.694 _
Qᴸᴮ(8) 0.009 _ 0.047 _
H₀₁: α⁺i = α⁻i = 0 for all lags 2.233** [0.02] 2.689*** [0.01]
H₀₂: β⁺i = β⁻i = 0 for all lags 2.8*** [0] 3.576*** [0]
H₀₃: α⁺₂ = α⁻₂ 0.094 [0.76] 0.004 [0.95]
H₀₄: β⁺₄ = β⁻₄ 10.414*** [0] 13.539*** [0]
H₀₅: Σ ⁴ᵢ = 1^(α⁺ᵢ) = Σ ⁴ᵢ = 1^(α⁻ᵢ) 4.804** [0.03] 7.127*** [0.01]
H₀₆: Σ ⁴ᵢ = 1^(β⁺ᵢ) = Σ ⁴ᵢ = 1^(β⁻ᵢ) 5.728** [0.02] 10.072*** [0]
H₀₇: δ⁺ = δ⁻ 1759 [0.18] 0.031 [0.86] Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
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Los resultados arrojan las siguientes conclusiones; en una primera instancia que el modelo
que tiene como variable dependiente al mayorista (tesis inicial) posee 5 variables explicativas con
valores significativos al 5% en cuanto al modelo que postula al productor como variable
dependiente del mayorista indica que existen en este modelo también 7 variables con significancia
estadística. Ahora bien, si se observa los criterios AIC y BIC el modelo que arroja mejores criterios
es el que se postula en esta investigación, con valores de 4622.384 y 4704.746 respectivamente, sin
embargo, se debe mencionar también que las diferencias entre estos criterios para los dos modelos
son mínimas, por lo tanto aún es apresurado aseverar que un modelo es mejor que el otro solo bajo
estos criterios.
En cuanto a las hipótesis, la primera de ellas: H₀₁: α⁺i = α⁻i = 0 for all lags con un
estimador de 2.233 significativo al 5% indica que los precios del mayorisa poseen granger
causalidad en los mismos precios del mayorista, y con su estimador 2.689 también significativo al
5% indican que los precios del mayorista poseen granger causalidad en los precios del productor.
Para la hipótesis H₀₂: β⁺i = β⁻i = 0 for all lags; se tiene que con el estimador 2.8 que es
significativo al 5% los precios de los productores poseen granger causalidad sobre los del
mayorista, y de la misma manera con el estimador 3.576 también significativo al 5% indica que los
precios del productor poseen granger causalidad sobre los mismos precios del productor. De esta
manera no es tan simple aseverar que alguno de los dos modelos es mejor que el otro dado que
ambos presentan significancia estadística en cuanto a la causalidad de granger.
Para la segunda hipótesis H₀₃: α⁺₂ = α⁻₂ y H₀₄: β⁺₄ = β⁻₄ sólo tiene significancia
estadística el estimador 10.414 el cual indica que los efectos positivos y negativos de los precios del
productor en su cuarto retardo presenta un efecto asimétrico sobre los precios del mayorista. Del
mismo modo el estimador 13.539 significativo al 5% indica que los efectos positivos y negativos
del cuarto retardo de los precios del productor presentan un efecto asimétrico sobre los precios del
productor.
Al analizar la tercera hipótesis H₀₅: Σ ⁴ᵢ = 1^(α⁺ᵢ) = Σ ⁴ᵢ = 1^(α⁻ᵢ) y H₀₆: Σ ⁴ᵢ = 1^(β⁺ᵢ) = Σ
⁴ᵢ = 1^(β⁻ᵢ) se presenta como significativo el estimador 4.804 el cual indica que el efecto
acumulativo de los efectos tanto positivos como negativos de los precios del mayorista producen
una asimetría en los mismos precios del mayorista, de la misma manera el estimador significativo
7.127 indica que el efecto acumulativo de los efectos positivos y negativos de los precios al
mayorista producen una asimetría sobre los precios al productor. También arrojan significancia
estadística los estimadores 5.728 y 10.072 de los cuales se concluye que la acumulación tanto de
efectos positivos como negativos de los precios del productor hará un efecto asimétrico sobre los
precios de mayorista así como también sobre los del productor.
Y para finalizar, la última hipótesis que se plantea H₀₇: δ⁺ = δ⁻ indica que no existiría una
asimetría en el corto plazo para ninguno de los dos modelos que se exponen.
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Tabla Nº22: Resultados del Modelo de Corrección de Errores Asimétrica con Cointegración
Umbral de la Carne de Pollo para el Mayorista y el Consumidor.
POLLO MAYORISTA CONSUMIDOR
ITEM Estimate t-ratio Estimate t-ratio
θ -1.087 -0.263 -0.397** -2.051
α₁⁺ 0.227 1.388 0.192 0.997
α₂⁺ 0.107 0.657 -0.12 -0.652
α₃⁺ 0.007 0.041 0.068 0.368
α₄⁺ 0.212 1.323 0.128 0.719
α₁⁻ 0.172 1.047 -0.114 -0.68
α₂⁻ 0.075 0.458 -0.011 -0.078
α₃⁻ 0.13 0.847 -0.169 -1.166
α₄⁻ -0.102 -0.685 -0.091 -0.637
β₁⁺ 0.093 0.656 -0.447*** -3.119
β₂⁺ 0.059 0.427 -0.117 -0.801
β₃⁺ -0.066 -0.49 -0.114 -0.785
β₄⁺ 0.087 0.668 -0.336** -2.47
β₁⁻ 0.647*** 3.66 0.149 1.111
β₂⁻ 0.054 0.277 -0.185. -1.462
β₃⁻ 0.157 0.8 -0.115 -0.922
β₄⁻ 0.213 1.104 0.206* 1.696
δ⁺ 0.018 0.093 0.058 0.522
δ⁻ 0.11 0.574 -0.645*** -3.655
R² 0.358 _ 0.473 _
AIC 4172.702 _ 4194.057 _
BIC 4379.207 _ 4400.562 _
Qᴸᴮ(4) 0.923 _ 0.636 _
Qᴸᴮ(8) 0.807 _ 0.282 _
H₀₁: α⁺i = α⁻i = 0 for all lags 1.355. [0.13] 2.769*** [0]
H₀₂: β⁺i = β⁻i = 0 for all lags 2.503*** [0] 3.967*** [0]
H₀₃: α⁺₂ = α⁻₂ 0.056 [0.81] 0.27 [0.6]
H₀₄: β⁺₄ = β⁻₄ 1.731 [0.19] 1.718 [0.19]
H₀₅: Σ ⁴ᵢ = 1^(α⁺ᵢ) = Σ ⁴ᵢ = 1^(α⁻ᵢ) 0.92 [0.34] 0.553 [0.46]
H₀₆: Σ ⁴ᵢ = 1^(β⁺ᵢ) = Σ ⁴ᵢ = 1^(β⁻ᵢ) 0.002 [0.97] 0.329 [0.57]
H₀₇: δ⁺ = δ⁻ 0.145 [0.7] 2.345. [0.13] Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
Para este caso los resultados indican lo siguiente; en una primera instancia que el modelo
que tiene como variable independiente al mayorista (tesis inicial) posee 5 variable explicativas con
valores significativos al 5% en cuanto al modelo que postula al consumidor como variable
independiente del mayorista indica que existen en este modelo 1 variable con significancia
estadística. Ahora bien, si se observa los criterios AIC y BIC el modelo que arroja mejores criterios
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no es el que se postula en esta investigación, con valores de 4172.702 y 4379.207 respectivamente,
sin embargo, se debe mencionar también que las diferencias entre estos criterios para los dos
modelos son mínimas, por lo tanto aún es apresurado aseverar que un modelo es mejor que el otro
solo bajo estos criterios.
En cuanto a las hipótesis, la primera de ellas: H₀₁: α⁺i = α⁻i = 0 for all lags con un
estimador de 2.769 significativo al 5% indica que los precios del mayorista poseen granger
causalidad en los precios del consumidor. Para la hipótesis H₀₂: β⁺i = β⁻i = 0 for all lags; se tiene
que con el estimador 2.503 que es significativo al 5% los precios de los consumidores poseen
granger causalidad sobre los del mayorista, y de la misma manera con el estimador 3.967 también
significativo al 5% indica que los precios del consumidor poseen granger causalidad sobre los
mismos precios del consumidor, algo que reafirma lo planteado como hipótesis en esta
investigación.
Cabe mencionar que para la segunda hipótesis H₀₃: α⁺₂ = α⁻₂ y H₀₄: β⁺₄ = β⁻₄ no
existe significancia estadística en ningún caso.
Al analizar tanto la tercera hipótesis H₀₅: Σ ⁴ᵢ = 1^(α⁺ᵢ) = Σ ⁴ᵢ = 1^(α⁻ᵢ) y H₀₆: Σ ⁴ᵢ =
1^(β⁺ᵢ) = Σ ⁴ᵢ = 1^(β⁻ᵢ) como la cuarta hipótesis H₀₇: δ⁺ = δ⁻ se observa que en ninguno de los dos
casos existe una significancia estadística que permita realizar alguna aseveración con respecto a la
asimetría.
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ANÁLISIS ECONOMÉTRICO DE LA TRANSMISIÓN DE PRECIOS EN LA CARNE DE
CERDO EN CHILE
ANÁLISIS DE LA COINTEGRACIÓN DE LAS VARIABLES
Para el caso de la carne de cerdo se utiliza el promedio de los precios reales mensuales de
carne de pollo desde el año 1979 al año 2007, los cuales corresponden a la totalidad de datos
oficiales entregados por la ODEPA a la fecha. Este promedio de precios, contiene la participación
de los siguientes cortes: chuleta y costillar.
Se presenta a continuación una tabla resumen con los resultados obtenidos de las pruebas de
raíz unitaria realizadas a dicha serie en sus tres eslabones de la cadena: Productor, Mayorista y
Consumidor.
Tabla Nº23: Pruebas de Raíz Unitaria Carne de Cerdo
Item PRODUCTOR MAYORISTA CONSUMIDOR
Augmented Dickey-
Fuller (ADF)
0.01904 P-value 0.2882 P-value 0.5844 P-value
Phillips-Perron (PP) 0.01 P-value 0.01 P-value 0.09381 P-value
KPSS 0.01 P-value 0.01 P-value 0.01 P-value Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
Se observa mediante el análisis de los resultados que se debe pasar al igual que en los otros casos al
siguiente paso que es la diferenciación, con el fin de poder transformar las series en estacionarias.
Tabla Nº24: Diferenciación de Orden (1) Series de Carne de Cerdo
Item PRODUCTOR MAYORISTA CONSUMIDOR
Augmented Dickey-
Fuller (ADF)
0.01P-value 0.01P-value 0.01P-value
Phillips-Perron (PP) 0.01 P-value
0.01 P-value
0.01 P-value
KPSS 0.1 P-value 0.1 P-value 0.1 P-value Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
De esta manera se transforma entonces las series en estacionarias tras realizar el proceso de
diferenciación una vez, esto significa que las series están diferenciadas de orden (1).
Al igual que en caso anterior se realiza el análisis de cointegración de las series mediante la
utilización del test de Phillips Ouliaries a las tres series al mismo tiempo (productor, mayorista y
consumidor) y la metodología de Engle Granger, que se aplica para la serie dividida en dos partes:
Productor – Mayorista y Mayorista – Consumidor, resultados que se presentan a continuación:
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Tabla Nº25: Análisis de Cointegración Carne de Cerdo
Ítem Valores –p
Phillips Ouliaries 0.01
E.G. (Prod. – May.) 2.2e-16
E.G. (May. – Cons.) 2.2e-16 Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
Dado los pequeños valores –p que se presentan se puede concluir que se rechaza la hipótesis nula de
no cointegración de la serie, tanto por los resultados obtenidos en el Phillips Ouliaries como en el
Engle Granger.
Siguiendo con los pasos que se han llevado a cabo en esta tesis, se presenta a continuación las
salidas del test de Johansen, tanto de la prueba de trace como de eigenvalue, recordando que se hace
también para estas series de la cadena de valor del cerdo una división en dos tramos; productor –
mayorista y mayorista – consumidor.
Tabla Nº26: Test de Johansen Prueba Trace Productor – Mayorista de Cerdo
RANK TEST
STATISTIC
10% 5% 1%
r <= 1 9.99 6.50 8.18 11.65
r = 0 52.60 15.66 17.95 23.52 Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
Los resultados de la prueba de traza para el productor y el mayorista indican en una primera
instancia que se rechaza la hipótesis nula de que no existen vectores de cointegración y por
consecuencia se acepta la hipótesis alterna que señala que si existen vectores de cointegración, esto
al 5% de significancia estadística (52.6>17.95). Del mismo modo al analizar la hipótesis de r<=1
también se rechaza la hipótesis nula y se acepta la alterna que indica que existe más de un vector de
cointegración.
Tabla Nº27: Test de Johansen Prueba Maximal Eigenvalue Productor - Mayorista de Cerdo
RANK TEST
STATISTIC
10% 5% 1%
r <= 1 9.99 6.50 8.18 11.65
r = 0 42.61 12.91 14.90 19.19 Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
En cuanto a la prueba de Eigenvalue se obtiene como resultado el rechazo de la hipótesis
nula de r=0 y por ende el rango de cointegración correspondería a r+1, esto al 5% de significancia
(42.61>14.9); similar a lo que ocurre en la hipótesis de r<=1 donde también se rechaza la hipótesis
nula al 5% y por consecuencia se acepta la alterna de que el rango de cointegración es igual a r+2
(9.9>8.18).
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Tabla Nº28: Test de Johansen Prueba Trace Mayorista – Consumidor de Cerdo
RANK TEST
STATISTIC
10% 5% 1%
r <= 1 5.18 6.50 8.18 11.65
r = 0 34.70 15.66 17.95 23.52 Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
En cuanto a los mayoristas y consumidores en la prueba de traza se obtiene que también se
rechaza la hipótesis nula de r=0 y por ende se acepta la alterna de que existen vectores de
cointegración, también al 5% (34.70>17.95); de la misma manera se acepta la hipótesis nula de
r<=1 y por lo tanto a lo más existe un vector de cointegración.
Tabla Nº29: Test de Johansen Prueba Maximal Eigenvalue Mayorista - Consumidor de Cerdo
RANK TEST
STATISTIC
10% 5% 1%
r <= 1 5.18 6.50 8.18 11.65
r = 0 29.52 12.91 14.90 19.19 Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
Para la prueba de Eigenvalue del mayorista y consumidor también se rechaza la hipótesis
nula r=0 y por lo tanto el rango de cointegración es igual a r+1 (29.52>14.90); en cambio para el
caso de la hipótesis de r<=1 se acepta su hipótesis nula y por ende el rango de cointegración es r<=1
(5.18<8.18); en ambos casos y como en toda esta investigación claramente se utiliza como valores
críticos al 5%.
Se concluye por tanto y luego de contrastar tres test para corroborar la cointegración de las
series, que éstas se encuentran cointegradas.
ANÁLISIS DE LA COINTEGRACIÓN LINEAL Y COINTEGRACIÓN POR UMBRAL
(ENGLE GRANGER – TAR – MTAR)
Se presentan a continuación las salidas de los resultados obtenidos de la cointegración lineal
mediante el Engle Granger y la cointegración por umbral con las salidas del TAR, MTAR y sus
respectivos consistentes para el primer tramo en estudio correspondiente a la serie de la carne de
cerdo:
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Tabla Nº30: Resultados de Engle Granger y Cointegración por Umbral para Productor –
Mayorista de Carne de Cerdo.
PRODUCTOR – MAYORISTA DE CARNE DE CERDO
ITEM
ENGLE –
GRANGER TAR
CONSISTENTE
TAR MTAR
CONSISTENTE
MTAR
Estimate
Threshold - 0 81.421 0 48.235
ρ₁⁺ -0.23522*** -0.08. -0.103** -0.096* -0.25***
(-6.69) (-1.629) (-2.018) (-1.8) (-3.514)
ρ₂ - -0.073 -0.045 -0.058 -0.029
- (-1.225) (-0.793) (-1.07) (-0.64)
Diagnostics
AIC 4680.205 4679.382 4679.887 4670.998
BIC 4737.228 4736.405 4736.91 4728.021
Qᴸᴮ(4) 0.1204 0.995 0.997 0.994 0.986
Qᴸᴮ(8) 0.1935 1 1 1 1
Qᴸᴮ(12) 0.005447 1 1 1 1
Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
Los resultados del primer tramo Productor - Mayorista de carne de cerdo indican de acuerdo
a los criterios AIC y BIC que el modelo óptimo es el Consistente MTAR, con valores de 4670.998 y
4728.021 respectivamente, para lo cual la significancia estadística solo acompaña a los shock
positivos (-0.25) y no así a los negativos (-0.029), no pudiendo descartar que este estimador sea
diferente de cero. Por lo cual al desarrollar un análisis de los estimadores estos sugieren una
convergencia y velocidad de ajuste más rápida para las discrepancias positivas que para las
negativas desde el valor de umbral seleccionado 48.235. Dado que la estimación puntual para el
ajuste de precios ante shocks positivos es de -0.25 y de -0.029 para los shocks negativos. Por lo
tanto las desviaciones positivas del equilibrio en el largo plazo como resultado de los aumentos en
el precio del productor o disminuciones en el precio de los mayoristas se eliminan en un 25% por
mes, resultado que es significativo al 5% de nivel de significancia. Respecto a las desviaciones
negativas respecto al equilibrio en el largo plazo como resultado de la disminución en los precios al
productor o aumentos en los precios al mayorista se eliminan a una velocidad de un 2.9% por mes,
resultado que cabe mencionar además no es significativo al 5%, por lo tanto no podríamos afirmar
con seguridad que este valor (-0.029) sea distinto de cero. En otras palabras, las desviaciones
positivas se demoran cuatro meses en ser completamente absorbidas (1/0.25=4), mientras que las
desviaciones negativas demoran alrededor de unos veinte meses (1/0.029=34.4827). Por lo tanto
hay una convergencia sustancialmente más lenta hacia las desviaciones negativas (por debajo del
umbral) que a las positivas (por encima del umbral) en el equilibrio del largo plazo.
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Tabla Nº31: Resultados de Engle Granger y Cointegración por Umbral para Mayorista -
Consumidor de Carne de Cerdo.
MAYORISTA - CONSUMIDOR DE CARNE DE CERDO
ITEM
ENGLE –
GRANGER TAR
CONSISTENT
E
TAR MTAR
CONSISTENT
E
MTAR
Estimate
Threshold 0 -329.309 0 18.718
ρ₁⁺
-0.11210
*** -0.051. -0.024 -0.061* -0.024
-4.235 (-1.521) (-0.787) (-1.697) (-0.622)
ρ₂ -0.06. -0.128*** -0.049 -0.078**
(-1.554) (-2.858) (-1.363) (-2.306)
Diagnostics
AIC 4393.733 4389.495 4393.689 4392.456
BIC 4447.502 4443.264 4447.458 4446.225
Qᴸᴮ(4) 0.006079 0.999 1 0.999 0.999
Qᴸᴮ(8) 0.009361 0.999 0.999 0.999 0.999
Qᴸᴮ(12) 9.212e-05 0.999 1 0.999 0.999
Hipotheses
ᶲ(H₀: ρ₁ = ρ₂ = 0)
C.V. (1%)
C.V. (5%)
F(H₀: ρ₁ = ρ₂)
Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
En cuanto a los resultados del segundo tramo Mayorista – Consumidor de carne de cerdo se
obtiene como resultado una situación similar a la obtenida en el caso de la carne de pollo para este
tramo, donde de acuerdo a los criterios AIC y BIC el modelo óptimo es el Consistente TAR, con
valores de 4389.495 y 4443.264 respectivamente, para lo cual la significancia estadística solo
acompaña a los shock negativos (-0.128) y no así a los positivos (-0.024), no pudiendo descartar
que este estimador sea diferente de cero, por lo menos al nivel de significancia del 5%. Por lo cual
al desarrollar un análisis de los estimadores estos sugieren una convergencia y velocidad de ajuste
más rápida para las discrepancias negativas que para las positivas desde el valor de umbral
seleccionado -329.309. Dado que la estimación puntual para el ajuste de precios ante shocks
positivos es de -0.024 y de -0.128 para los shocks negativos. Por lo tanto las desviaciones positivas
del equilibrio en el largo plazo como resultado de los aumentos en el precio del consumidor o
disminuciones en el precio de los mayoristas se eliminan en un 2.4% por mes, resultado que cabe
mencionar además no es significativo al 5%, por lo tanto no podríamos afirmar con seguridad que
este valor (-0.024) sea distinto de cero. Respecto a las desviaciones negativas respecto al equilibrio
en el largo plazo como resultado de la disminución en los precios al consumidor o aumentos en los
precios al mayorista se eliminan a una velocidad de un 12.8% por mes, resultado que si es
estadísticamente significativo al 5%. En otras palabras, las desviaciones positivas se demoran
alrededor de unos 41 meses en ser completamente absorbidas (1/0.024=41.6666), mientras que las
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desviaciones negativas solo demoran alrededor de siete u ocho meses (1/0.128=7.8125). Por lo tanto
hay una convergencia sustancialmente más lenta hacia las desviaciones positivas (por encima del
umbral) que a las negativas (por debajo del umbral) en el equilibrio del largo plazo.
ANÁLISIS DEL MODELO CORRECTOR DE ERRORES ASIMETRICOS CON
COINTEGRACIÓN POR UMBRAL
Se presenta a continuación las hipótesis planteadas para esta tesis a modo de recordarlas en
el análisis de estos resultados. Para el primer tramo se presenta como hipótesis que el precio
del mayorista es impulsado por el precio del productor, siendo la variable X por lo tanto el
precio del productor (PP) y la variable Y o dependiente el precio del mayorista (PM), lo cual
queda demostrado en la siguiente ecuación:
= + + + +
+ + + (1)
Donde; es la primera diferencia de los precios del mayorista, , , y son
coeficientes, y es el termino error. Los subíndices diferencian los coeficientes para precio
mayorista, denomina el tiempo y representa los lags o retardos.
En cuanto al segundo tramo, la hipótesis que se plantea como inicial para contrastar con los
resultados empíricos es que los precios del consumidor (PC) son impulsados por los precios de
los mayoristas, como se expresa en la siguiente ecuación:
= + + + +
+ + + (2)
Donde; es la primera diferencia de los precios del consumidor, , , y son coeficientes,
y es el termino error. Los subíndices diferencian los coeficientes para el precio del
consumidor, denomina el tiempo y representa los lags o retardos.
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Tabla Nº32: Resultados del Modelo de Corrección de Errores Asimétrica con Cointegración
Umbral de la Carne de Cerdo para el Productor y el Mayorista
CERDO MAYORISTA PRODUCTOR
ITEM Estimate t-ratio Estimate t-ratio
θ -26.847** -2.472 -0.222** -1.964
α₁⁺ -0.27** -2.2 -0.275** -2.465
α₂⁺ -0.405*** -3.226 -0.174. -1.622
α₃⁺ -0.449*** -3.484 -0.201* -1.947
α₄⁺ -0.455*** -3.475 0.075 0.708
α₁⁻ -0.32** -2.415 0.193* 1.847
α₂⁻ -0.348*** -2.628 0.203* 1.893
α₃⁻ -0.198. -1.514 0.04 0.369
α₄⁻ -0.413*** -3.24 0.132 1.237
β₁⁺ -0.128 -1.035 0.123 1.164
β₂⁺ -0.082 -0.689 -0.102 -0.96
β₃⁺ 0.081 0.74 0.179* 1.7
β₄⁺ -0.338*** -2.734 0.046 0.45
β₁⁻ -0.475*** -4.106 -0.117 -1.151
β₂⁻ -0.403*** -3.449 -0.049 -0.509
β₃⁻ -0.495*** -4.202 0.119 1.145
β₄⁻ -0.444*** -3.806 0.134 1.313
δ⁺ -0.247** -2.11 0.13 1.258
δ⁻ -0.344*** -2.953 0.232** 2.247
R² 0.281 _ 0.316 _
AIC 4782.363 _ 4865.549 _
BIC 4977.869 _ 5061.055 _
Qᴸᴮ(4) 0.826 _ 0.871 _
Qᴸᴮ(8) 0.870 _ 0.824 _
H₀₁: α⁺i = α⁻i = 0 for all lags 1.85** [0.01] 1.328. [0.15]
H₀₂: β⁺i = β⁻i = 0 for all lags 1.314 [0.16] 1.429* [0.1]
H₀₃: α⁺₂ = α⁻₂ 0.184 [0.67] 0.845 [0.36]
H₀₄: β⁺₄ = β⁻₄ 1.38 [0.24] 1.956 [0.16]
H₀₅: Σ ⁴ᵢ = 1^(α⁺ᵢ) = Σ ⁴ᵢ =
1^(α⁻ᵢ) 0.815 [0.37] 0.021 [0.89]
H₀₆: Σ ⁴ᵢ = 1^(β⁺ᵢ) = Σ ⁴ᵢ =
1^(β⁻ᵢ) 0.322 [0.57] 0.501 [0.48]
H₀₇: δ⁺ = δ⁻ 1.22 [0.27] 0.247 [0.62] Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
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Los resultados arrojan las siguientes conclusiones; en una primera instancia que el modelo
que tiene como variable dependiente al mayorista (tesis inicial) posee 15 variables explicativas con
valores significativos al 5% en cuanto al modelo que postula al productor como variable
dependiente del mayorista indica que existen en este modelo también 7 variables con significancia
estadística. Ahora bien, si se observa los criterios AIC y BIC el modelo que arroja mejores criterios
es el que se postula en esta investigación, con valores de 4782.363 y 4977.869 respectivamente, sin
embargo, se debe mencionar también que las diferencias entre estos criterios para los dos modelos
son mínimas, por lo tanto aún es apresurado aseverar que un modelo es mejor que el otro solo bajo
estos criterios.
En cuanto a las hipótesis, la primera de ellas: H₀₁: α⁺i = α⁻i = 0 for all lags con un
estimador de 1.85 significativo al 5% indica que los precios del mayorisa poseen granger causalidad
en los mismos precios del mayorista. Para la hipótesis H₀₂: β⁺i = β⁻i = 0 for all lags; se tiene que
con el estimador 1.429 que es significativo al 5% los precios de los productores poseen granger
causalidad sobre los mismos precios de los productores.
Para la segunda hipótesis H₀₃: α⁺₂ = α⁻₂ y H₀₄: β⁺₄ = β⁻₄ ; la tercera hipótesis H₀₅: Σ
⁴ᵢ = 1^(α⁺ᵢ) = Σ ⁴ᵢ = 1^(α⁻ᵢ) y H₀₆: Σ ⁴ᵢ = 1^(β⁺ᵢ) = Σ ⁴ᵢ = 1^(β⁻ᵢ) y la última hipótesis que se
plantea H₀₇: δ⁺ = δ⁻ indica que no existiría una asimetría en el corto plazo para ninguno de los dos
modelos que se exponen dado que no hay significancia estadística para ninguna de las hipótesis
existentes.
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Tabla Nº33: Resultados del Modelo de Corrección de Errores Asimétrica con Cointegración
Umbral de la Carne de Cerdo para el Mayorista – Consumidor
CERDO MAYORISTA CONSUMIDOR
ITEM Estimate t-ratio Estimate t-ratio
θ -21.771* -1.873 -0.047 -0.454
α₁⁺
-
0.244**
-
2.3 -0.115 -1.176
α₂⁺ -0.221** -2.011 -0.082 -1.015
α₃⁺ -0.053
-
0.491 0.128. 1.581
α₄⁺ -0.21* -1.955 -0.11 -1.355
α₁⁻ -0.166.
-
1.56 0.004 0.045
α₂⁻ -0.207** -1.969 -0.116 -1.439
α₃⁻ -0.384*** -3.671 -0.012 -0.151
α₄⁻ -0.226** -2.129 -0.097 -1.207
β₁⁺ -0.001
-
0.006 -0.074 -1.034
β₂⁺ -0.107 -1.057 -0.056 -0.798
β₃⁺ -0.15 -1.411 0.037 0.647
β₄⁺ -0.513*** -4.836 -0.02 -0.284
β₁⁻ -0.301*** -2.762 0.056 0.75
β₂⁻ -0.221** -2.078 0.047 0.624
β₃⁻ -0.57*** -5.454 0.065 0.873
β₄⁻ -0.32*** -3.042 -0.066 -0.884
δ⁺ -0.323*** -3.104 0.021 0.286
δ⁻ -0.108 -1.035 0.051 0.68
R² 0.319 _ 0.387 _
AIC 3894.954 _ 4026.849 _
BIC 4064.070 _ 4195.965 _
Qᴸᴮ(4) 0.989 _ 0.982 _
Qᴸᴮ(8) 0.901 _ 0.996 _
H₀₁: α⁺i = α⁻i = 0 for all lags 3.739*** [0] 3.568*** [0]
H₀₂: β⁺i = β⁻i = 0 for all lags 1.152 [0.3] 2.618*** [0]
H₀₃: α⁺₂ = α⁻₂ 3.395*
[0.07] 0.147 [0.7]
H₀₄: β⁺₄ = β⁻₄ 0.566
[0.45] 1.782 [0.18]
H₀₅: Σ ⁴ᵢ = 1^(α⁺ᵢ) = Σ ⁴ᵢ =
1^(α⁻ᵢ) 0.087
[0.77] 0.432 [0.51]
H₀₆: Σ ⁴ᵢ = 1^(β⁺ᵢ) = Σ ⁴ᵢ =
1^(β⁻ᵢ) 0.003
[0.96] 0.245 [0.62]
H₀₇: δ⁺ = δ⁻ 0.202
[0.65] 2.593. [0.11]
Fuente: Elaboración propia en base a salida de R.
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Los resultados arrojan las siguientes conclusiones; en una primera instancia que el modelo
que tiene como variable dependiente al mayorista posee 13 variables explicativas con valores
significativos al 5% en cuanto al modelo que postula al consumidor como variable dependiente del
mayorista (tesis inicial) indica que no existen en este modelo variables con significancia
estadística. Ahora bien, si se observa los criterios AIC y BIC el modelo que arroja mejores criterios
no es el que se postula en esta investigación, con valores de 3894.954 y 4064.070 respectivamente
en el otro modelo, dado esto se obliga a pensar que se refuta de acuerdo a estos dos resultados
obtenidos que la tesis propuesta puede ser coherente.
En cuanto a las hipótesis, la primera de ellas: H₀₁: α⁺i = α⁻i = 0 for all lags con un
estimador de 3.739 significativo al 5% indica que los precios del mayorista poseen granger
causalidad en los mismos precios del mayorista, y con su estimador 3.568 también significativo al
5% indican que los precios del mayorista poseen granger causalidad en los precios del consumidor.
Para la hipótesis H₀₂: β⁺i = β⁻i = 0 for all lags; se tiene que con el estimador 2.618 que es
significativo al 5% los precios de los consumidores poseen granger causalidad sobre los mismos
precios de los consumidores,
Para la segunda hipótesis H₀₃: α⁺₂ = α⁻₂ y H₀₄: β⁺₄ = β⁻₄ sólo tiene significancia
estadística el estimador 3.395 el cual indica que los efectos positivos y negativos de los precios del
mayorista en su segundo retardo presenta un efecto asimétrico sobre los precios del mayorista.
Al analizar la tercera hipótesis H₀₅: Σ ⁴ᵢ = 1^(α⁺ᵢ) = Σ ⁴ᵢ = 1^(α⁻ᵢ) y H₀₆: Σ ⁴ᵢ = 1^(β⁺ᵢ) = Σ
⁴ᵢ = 1^(β⁻ᵢ) asi como también la cuarta que plantea H₀₇: δ⁺ = δ⁻ indica que no existiría una
asimetría en el corto plazo para ninguno de los dos modelos que se exponen dado a la falta de
significancia estadística.
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CAPITULO IV:
Conclusiones
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CONCLUSIONES
Esta investigación, basada en los precios chilenos de la carne en sus tres eslabones de la
cadena de valor (productor, mayorista, consumidor) realiza un trabajo práctico con las series de
carne de vacuno, pollo y cerdo que forman hoy la mayoría del consumo de este producto en Chile.
Buscando encontrar asimetrías en la transmisión de los precios a lo largo de la cadena, es que se
presentan cuatro posibles modelos como representantes de la situación que sucede en este país,
estos son los modelos TAR, MTAR y sus respectivos consistentes, escogiendo para cada situación
el que más se acomoda bajo los criterios AIC y BIC. Estos modelos arrojan a grandes rasgos cual es
el umbral más consistente a utilizar para el estudio, y cuál es la velocidad de ajuste que poseen las
variables para retomar el equilibrio y en cuales casos, estas velocidades son significativas
dependiendo del tipo de impulso al que se vean expuestas, esto es negativo o positivo. Se estudia
además, la dirección de los cambios que se producen o la causalidad de Granger, información que
entrega importantes señales o directrices de cuáles son las variables dependientes y cuales las
independientes y de esta manera poder saber cuáles son los precios que funcionan como fuerza
impulsora sobre otros y lograr así un entendimiento más acabado del mercado de la carne en Chile.
Es importante mencionar, que este test indica que si una variable retardada está correlacionada con
valores futuros de otra variable se dice que una variable es causa de la otra “según Granger”, decir
que, sólo por eso, existe causalidad no es correcto ya que, es posible que una variable retardada se
relacione espuriamente con otra variable solo porque es un indicador adelantado y no porque exista
verdaderamente causalidad, pero esta es una limitación que debe suplirse con la razón y la
literatura y, en cualquier caso, lo que sí puede decirse es lo contrario, si no existe dicha correlación
entonces la variable retardada no causa a la otra. De esta manera la causalidad en el sentido de
Granger es una condición necesaria pero no suficiente para la existencia de verdadera causalidad.
En el primer caso analizado se presenta los precios de la carne de vacuno, los cuales al igual
que los demás se deben dividir en dos tramos para poder ser analizados; el primer tramo lo
constituyen los precios del productor con los precios de los mayoristas, donde se postula como tesis
inicial de este trabajo que son los precios de los mayoristas los que poseen una dependencia de los
precios del productor, por ende se toma como fuerza impulsora para este caso la variable precio del
productor, en el segundo tramo se encuentran los precios del mayorista junto a los precios del
consumidor, donde se postula como tesis que son los precios de estos últimos influenciados por los
del mayorista. Los primeros datos que se deben analizar son los resultados de los test de
cointegración, ya que estos indican bajo el contraste de tres test diferentes para cada una de las
variables (Engle-Granger, Phillips Ouliaries y Johansen) que todas ellas se encuentran cointegradas,
esto es que están en equilibrio tanto en el corto como en el largo plazo. Los resultados arrojan los
mismos antecedentes tanto al tomar como variable explicativa a los precios del productor como los
del mayorista para el primer tramo así también sucede lo mismo al tomar como variable explicativa
tanto al mayorista como al consumidor en el segundo tramo, esto significa que las series están
cointegradas en ambos sentidos.
Para las salidas de los modelos TAR y MTAR junto a sus respectivos consistentes para la carne de
vacuno se obtiene como resultado para el primer tramo (productor – mayorista) que el modelo que
presenta los resultados más sólidos bajo los criterios usados en esta investigación, AIC y BIC, es el
MTAR con valores de 3451.561 y 3508.456 respectivamente, los cuales a pesar de ser mejores para
este modelo, tampoco presentan una enorme diferencia con respecto a los demás modelos. Los
resultados obtenidos en esta ocasión, también indican el valor de umbral que debe ser utilizado para
el análisis, que en este caso corresponde a -6.208; con un ajuste negativo de -0.26 significante al
5% que es el nivel seleccionado para llevar a cabo este trabajo, sin embargo, no presenta una
significancia estadística para los shocks positivos que en este caso son de -0.081. Estos resultados
indican que las desviaciones positivas del equilibrio en el largo plazo que son provocadas de los
aumentos en el precio del mayorista o disminuciones en los precios de los productores se eliminan
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en un 8.1%, pudiendo ser este valor 0% dado su falta de significancia estadística, en cambio para las
desviaciones negativas desde el equilibrio en el largo plazo que son provocadas por la disminución
en los precios de los mayoristas de carne de vacuno o de aumentos en los precios de los productores
de dicha carne se tiene que estos desequilibrios se ajustan en un 26% al mes, con esta información
se concluye entonces que la velocidad de los ajustes antes shocks es más acelerada cuando se trata
de desajustes negativos, de tres meses, versus los positivos, que demoran alrededor de 12 meses. La
magnitud de las respuestas ante shocks inesperado es mayor y significativa también en el caso de
los cambios negativos (26%) que en los positivos (8.1%). Ahora bien para poder analizar la
naturaleza simétrica o asimétrica de la respuesta, así como la dirección de estas o lo que se
denomina Granger Causality, se debe examinar los resultados del modelo de corrección de error
asimétrica con cointegración por umbral, para lo cual entre otras cosas se debe tener claro cuáles
son las hipótesis probadas en este estudio. Para comenzar entonces, en una primera etapa se analiza
la Causalidad de Granger bajo las siguientes hipótesis H₀₁: α⁺i = α⁻i = 0 for all lags y H₀₂: β⁺i = β⁻i
= 0 for all lags donde se busca ver que variable influye en los precios de otra y poder establecer de
esta manera cuáles son las variables impulsoras y cuáles las dependientes; esto es, poder dilucidar
quien influye sobre los precios del otro. En segundo lugar, se estudia cómo afecta la asimetría de los
precios de una variables sobre los precios de otra, en un retardo de 2 y de 4 periodos y si existe tal
asimetría, situación que queda demostrada bajo las hipótesis H₀: α⁺₂ = α⁻₂ y H₀: β⁺₄ = β⁻₄ . Para continuar analizando las asimetrías se postula las hipótesis que indican si existe algún tipo de secuela asimétrica entre los efectos positivos y negativos acumulados para cada una de las variables entre sí y para con su semejante, las cuales quedan expresadas de la siguiente manera: H₀₅: Σ ⁴ᵢ = 1^(α⁺ᵢ) = Σ ⁴ᵢ = 1^(α⁻ᵢ) y H₀₆: Σ ⁴ᵢ = 1^(β⁺ᵢ) = Σ ⁴ᵢ = 1^(β⁻ᵢ). Y finalmente la
última hipótesis que se evalúa es si los coeficientes positivos y negativos son asimétricos y por ende
causan algún tipo de efecto sobre el modelo en el corto plazo, lo cual queda expresado de la
siguiente manera H₀₇: δ⁺ = δ⁻. Ahora que están claros algunos aspectos metodológicos, se procede
a realizar los análisis correspondientes sobre los resultados que se obtuvo en esta investigación para
el primer tramo de la carne de vacuno. En este trecho se debe mencionar a priori antes de las
conclusiones con respecto a las hipótesis, que los valores AIC y BIC indican que el mejor modelo
es el planteado en esta indagación, donde los mayoristas dependen de los precios del productor, con
valores de 3291.929 y 3368.929, sin embargo se debe mencionar que las diferencias de los valores
AIC y BIC entre ambos modelos, no es sustancialmente amplia como para ser tan absolutos al decir
que un modelo es mejor que el otro. Para las primeras hipótesis que analizan la causalidad de
Granger se obtiene como resultado que los precios del productor poseen una Granger causalidad
sobre los precios del mayorista así como también los mismos precios del mayorista poseen una
Granger causalidad sobre los precios del mayorista, esto quiere decir y apoya la tesis de esta
investigación dado que los precios del mayorista serían Granger causados por los mismos precios
del mayorista y por los precios del productor. Se debe mencionar también que el otro modelo que
postula una hipótesis contraria también arrojó como resultado una significancia en cuanto a la
causalidad, por lo cual esto indicaría que también los precios del productor estarían Granger
causados por los precios del mismo productor y por los del mayorista. En cuanto a las segundas
hipótesis que plantean las asimetrías en los retardos o lagets 2 y 4 resultan como significativos las
asimetrías en el cuarto retardo de los precios de los mayoristas sobre los precios de los mismos
mayoristas, situación que sigue favoreciendo lo planteado en esta tesis, sin embargo y al examinar
la asimetría entre los coeficientes resulta ser significante esta hipótesis sólo para el modelo opuesto
donde se produciría una asimetría en el corto plazo entre los coeficientes positivos y negativos, que
postulan al productor como variable dependiente de los precios del mayorista. Finalmente se debe
mencionar que para el modelo que se postula en esta investigación se obtuvo 8 variables
significativas y para el otro modelo se obtuvo también 8 variables significativas. Dado estos
resultados no se puede aseverar en este caso fehacientemente que un modelo es sustancialmente
mejor que el otro porque existen buenos indicadores para ambos.
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En cuanto al segundo tramo de la carne de vacuno, que considera los precios de los
mayoristas y los precios de los consumidores, se presenta a continuación los resultados que se
obtuvo. Antes de cualquier análisis mencionar que en este tramo también se postulan dos posturas
para definir la dependencia de las variables; la primera de ellas que es la propuesta en esta
investigación donde los precios del consumidor es una variable dependiente de los precios del
mayorista y la segunda opción es que los precios de los mayoristas sean causados por los del
consumidor. Siguiendo el orden y de acuerdo al trabajo practico realizado, cabe mencionar que bajo
los tres test utilizados para medir la cointegración, todos estos fueron concluyentes en la aceptación
de la cointegración de la serie, por ende se espera el equilibrio en el corto y en el largo plazo de
estos precios. Cabe mencionar también que estos resultados fueron los mismos en ambos sentidos,
esto es tomando como variable explicativa los precios de los mayoristas y también los de los
productores.
Para la elección entre los modelos TAR y MTAR se obtiene como resultados unos AIC y
BIC que escogen como óptimo al Consistente MTAR, con valores de 3609.003 y 3665.852
respectivamente, el cual entrega a -54.034 como valor umbral, para lo cual la significancia
estadística solo acompaña a los shock negativos (-0.294) y no así a los positivos (-0.067), no
pudiendo descartar que este estimador sea diferente de cero, esto sugiere una convergencia y
velocidad de ajuste más rápida para las discrepancias negativas que para las positivas desde el valor
de umbral seleccionado. Por lo tanto las desviaciones positivas del equilibrio en el largo plazo como
resultado de los aumentos en el precio del consumidor o disminuciones en el precio de los
mayoristas, se eliminan en un 6.7% por mes, resultado que cabe mencionar además no es
significativo al 5%, por lo tanto no podríamos afirmar con seguridad que este valor (-0.067) sea
distinto de cero. Respecto a las desviaciones negativas respecto al equilibrio en el largo plazo como
resultado de la disminución en los precios al consumidor o aumentos en los precios al mayorista se
eliminan a una velocidad de un 29.4% por mes, resultado que si es estadísticamente significativo al
5%. En otras palabras, las desviaciones positivas se demoran alrededor de unos 15 meses en ser
completamente absorbidas, mientras que las desviaciones negativas solo demoran alrededor de tres
meses
Para el análisis de las asimetrías se obtuvo como resultado que el mejor modelo bajo los
criterios AIC y BIC con valores de 3658.351 y 3734.634 respectivamente , es el que postula al
consumidor como variable dependiente de los precios del mayorista, lo cual concuerda con lo que
se espera demostrar en esta investigación. Para las primeras hipótesis que analizan la causalidad de
Granger se obtiene como resultado que los precios de los mayoristas poseen una Granger causalidad
sobre sus mismos precios, y del mismo modo se obtiene también como otra conclusión de estas
primeras hipótesis que los precios de los mayoristas Granger causan a los precios del consumidor,
lo cual apoya a la tesis de esta investigación. En cuanto a las segundas hipótesis, que plantean las
asimetrías en los retardos o lagets 2 y 4, no existe una significancia estadística que permita realizar
alguna aseveración. Para las terceras hipótesis, que hablan de los efectos acumulados que podrían
causar asimetrías, se obtiene que los efectos acumulados de los precios del mayoristas si causan
asimetrías sobre sus mismos precios, así como también sucede en el caso de los efectos acumulados
de los precios del consumidor que también causa asimetrías sobre sus propios precios, lo cual no da
pie para una mayor conclusión de acuerdo a qué modelo es mejor que otro. Y en cuanto a la
hipótesis final que plantea la asimetría de los coeficientes en general, se obtiene como significativo
la asimetría que provocan estos en el modelo donde el consumidor es el dependiente de los precios
al mayorista.
Se prosigue en esta investigación con el análisis de los precios de la carne de pollo, donde
también se tiene la misma división en tramos que en el caso de la carne de vacuno. Para el primer
tramo que contiene a los productores y mayoristas se postula como tesis de esta investigación que
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son los precios del mayorista causados por los del productor, y para el segundo tramo se postula
como tesis que los precios del consumidor son causados por los del mayorista.
La primera conclusión que se obtiene de esta serie es que los precios se encuentran
cointegrados en ambos sentidos, esto es desde productor a consumidor, así como también desde
consumidor a productor, asegurando esto el equilibrio en el corto y largo plazo de la serie, esto bajo
el alero de los tres test utilizados para realizar este informe.
Para la elección entre los modelos TAR y MTAR se obtiene como resultados unos AIC y BIC que
escogen como óptimo al Consistente MTAR, con valores de 4073.125 y 4101.952
respectivamente, el cual entrega a 17.652 como valor umbral, para lo cual la significancia
estadística solo acompaña a los shocks positivos (-0.23) y no así a los negativos (-0.049), no
pudiendo descartar que este estimador sea diferente de cero, esto sugiere una convergencia y
velocidad de ajuste más rápida para las discrepancias positivas que para las negativas desde el valor
de umbral seleccionado. Por lo tanto, las desviaciones positivas del equilibrio en el largo plazo
como resultado de los aumentos en el precio del productor o disminuciones en el precio de los
mayoristas, se eliminan en un 23% por mes, resultado que es significativo al 5% de nivel de
significancia. Respecto a las desviaciones negativas respecto al equilibrio en el largo plazo, como
resultado de la disminución en los precios al productor o aumentos en los precios al mayorista, se
eliminan a una velocidad de un 4.9% por mes, resultado que cabe mencionar además no es
significativo al 5%, por lo tanto no podríamos afirmar con seguridad que este valor (-0.049) sea
distinto de cero. En otras palabras, las desviaciones positivas se demoran alrededor de unos cuatro
meses en ser completamente absorbidas, mientras que las desviaciones negativas demoran alrededor
de unos veinte meses.
En cuanto al análisis de las asimetrías se obtuvo como resultado que el mejor modelo bajo
los criterios AIC y BIC con valores de 4622.384 y 4704.746 respectivamente, es el que postula al
mayorista como variable dependiente de los precios del productor, algo que apoya lo que se
pretende aseverar en este trabajo, el cual entrega además 5 variables significativas para el modelo.
Para las primeras hipótesis que analizan la causalidad de Granger se obtiene como resultado que los
precios de los mayoristas poseen una Granger causalidad sobre sus mismos precios, y que también
los precios de los productores poseen Granger causalidad sobre los precios de los mayoristas, algo
que resulta ser positivo para lo que se postula como tesis inicial. Así también, el modelo contraparte
en este estudio, da como resultado una Granger causalidad desde los precios al mayorista a los
precios del productor y también se da que los precios al productor son Granger causados por sus
mismos precios. En cuanto a las segundas hipótesis, que plantean las asimetrías en los retardos o
lagets 2 y 4 los resultados indican que existe un efecto asimétrico en los precios del mayorista
causados por el cuarto retardo de los precios al productor, así como también indica que igualmente
estos precios causarían también un efecto asimétrico en los precios del productor.
Para las terceras hipótesis que hablan de los efectos acumulados que podrían causar
asimetrías, se obtiene que los efectos acumulados de los precios del mayoristas si causan asimetrías
sobre sus mismos precios, así como también sobre los precios del productor, y por otro lado, las
salidas de datos también indican que los efectos acumulados de los precios al productor, causan
asimetrías sobre los precios del mayorista y también sobre sus mismos precios. Sin embargo, la
última hipótesis que podría ayudar a dilucidar que modelo es mejor que otro no da valores
significativos para ninguno de los dos modelos, por lo tanto y bajo los supuestos analizados ambos
serían una buena opción para explicar los comportamientos, presentando leves ventajas el propuesto
en esta investigación.
El segundo tramo de la carne de pollo presenta al igual que en los casos anteriores
cointegración entre sus variables, también como se ha mencionado en ambos sentidos de la cadena
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de valor. Los valores del los AIC y BIC dan como mejor modelo en este caso al Consistente TAR,
con un valor de umbral de -34.201, para lo cual la significancia estadística solo acompaña a los
shock negativos (-0.259) y no así a los positivos (-0.086), estos sugieren una convergencia y
velocidad de ajuste más rápida para las discrepancias negativas que para las positivas desde el valor
de umbral seleccionado -34.201. Por lo tanto, las desviaciones positivas del equilibrio en el largo
plazo como resultado de los aumentos en el precio del consumidor o disminuciones en el precio de
los mayoristas, se eliminan en un 8.6% por mes, resultado que cabe mencionar además no es
significativo al 5%, por lo tanto no podríamos afirmar con seguridad que este valor (-0.086) sea
distinto de cero. Respecto a las desviaciones negativas respecto al equilibrio en el largo plazo como
resultado de la disminución en los precios al consumidor o aumentos en los precios al mayorista, se
eliminan a una velocidad de un 25.9% por mes, resultado que si es estadísticamente significativo al
5%. En otras palabras, las desviaciones positivas se demoran alrededor de unos once meses en ser
completamente absorbidas, mientras que las desviaciones negativas solo demoran alrededor de tres
meses.
Finalmente, para terminar con el análisis de la carne de pollo se tiene que el mejor modelo
de acuerdo a los criterios no es el que se presenta como tesis, sino mas bien es el que propone al
mayorista como dependiente de los consumidores, sin embargo, las diferencias en los criterios no
son muy elevadas, por tanto no es posible realizar conclusiones 100% certeras. En cuanto a la
causalidad de Granger, los datos arrojan que los precios del mayorista poseen Granger causalidad
sobre los precios de consumidor; así como también los precios al consumidor poseen Granger
causalidad sobre los precios del mayorista y también sobre sus mismos precios. Estos resultados
harían pensar que la tesis que se postula sale favorecida, sin embargo, no es posible asegurar nada
con gran certeza dado que ninguna de las hipótesis siguientes salió significativa, además de
mencionar que en ambos modelos salieron muy pocas variables explicativas.
Como último grupo de análisis se presenta la carne de cerdo, donde también se postula
como tesis para el primer tramo una dependencia de los precios de los mayoristas desde los
productores, así como en el segundo tramo se espera que los precios de los consumidores sean
causados por los precios de los mayoristas. Mencionar además la cointegración de la serie bajo los
tres test aplicados a la cadena de valor en ambos sentidos. Para el primer tramo se obtuvo como
mejor modelo el Consistente MTAR, quien arroja un valor umbral de 48.235, para lo cual la
significancia estadística solo acompaña a los shocks positivos (-0.25) y no así a los negativos (-
0.029). Por lo tanto las desviaciones positivas del equilibrio en el largo plazo como resultado de los
aumentos en el precio del productor o disminuciones en el precio de los mayoristas se eliminan en
un 25% por mes, resultado que es significativo al 5% de nivel de significancia. Respecto a las
desviaciones negativas respecto al equilibrio en el largo plazo, como resultado de la disminución en
los precios al productor o aumentos en los precios al mayorista se eliminan a una velocidad de un
2.9% por mes, resultado que cabe mencionar además no es significativo al 5%. En otras palabras,
las desviaciones positivas se demoran cuatro meses en ser completamente absorbidas, mientras que
las desviaciones negativas demoran alrededor de unos veinte meses.
En cuanto a las asimetrías, a pesar que los valores AIC y BIC favorecen lo que se establece
en este trabajo, no existe significancias estadísticas que permitan conclusiones importantes, más que
una Granger causalidad de los precios mayoristas sobre sus mismos precios, así como una Granger
causalidad de los precios al productor a sus mismos precios.
Últimamente se realiza el análisis del segundo tramo de la carne de cerdo donde se obtiene
que el modelo optimo es el Consistente TAR, para lo cual la significancia estadística solo acompaña
a los shock negativos (-0.128) y no así a los positivos (-0.024), Por lo tanto las desviaciones
positivas del equilibrio en el largo plazo como resultado de los aumentos en el precio del
consumidor o disminuciones en el precio de los mayoristas se eliminan en un 2.4% por mes,
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resultado que cabe mencionar además no es significativo al 5%, por lo tanto no podríamos afirmar
con seguridad que este valor (-0.024) sea distinto de cero. Respecto a las desviaciones negativas
respecto al equilibrio en el largo plazo como resultado de la disminución en los precios al
consumidor o aumentos en los precios al mayorista se eliminan a una velocidad de un 12.8% por
mes, resultado que si es estadísticamente significativo al 5%. En otras palabras, las desviaciones
positivas se demoran alrededor de unos 41 meses en ser completamente absorbidas, mientras que
las desviaciones negativas solo demoran alrededor de siete u ocho meses.
En las asimetrías se obtuvo como resultado de mejor modelo bajo los criterios utilizados, el
que propone como variable dependiente a los precios mayoristas como variables dependientes de
los precios del consumidor, algo contrario a lo que se proponía como tesis inicial. En cuanto a la
causalidad de Granger esta indica que los precios de los mayoristas son causados por sus mismos
precios, así como los precios de los consumidores son causados por los precios de los mayoristas,
así como también por sus mismos precios. De las demás hipótesis no se obtiene resultados
concluyentes dado la no existencia de significancia en ellas, por lo menos al nivel seleccionado para
este estudio que es del 5%.
Para culminar entonces, este trabajo que busca dar a conocer las asimetrías en la
transmisión de los precios de la carne en Chile, indica que para la carne de vacuno no existe una
clara certeza de si los precios del productor explican a los del mayorista o viceversa, esto dado que
ambos modelos presentaron buenos resultados, sin embargo es posible decir bajo este estudio que
los precios del consumidor son causados por los precios del mayorista. Para la carne de pollo en
tanto, se tiene que a pesar de obtener buenos resultados para ambos modelos, existen leves
diferencias que afirmarían que los precios del mayorista de pollo son causados por los precios al
productor, sin embargo no se llega a conclusiones contundentes en el segundo tramo dado la falta
de significancia estadística. Similar situación ocurre para las series de la carne de cerdo ya que dado
a la no existencia de significancia estadística no se obtiene conclusiones relevantes para el mercado
de esta carne en Chile. Lo que sí se puede confirmar y que es lo que esta indagación pretendió desde
un principio, es la existencia de asimetrías en el mercado de la carne en Chile, esto para los tres
segmentos en estudio. Asimetrías que significativamente favorecieron a los shocks negativos para
ambos tramos de la carne de vacuno y para los segundos segmentos de la carne de pollo y cerdo; de
la misma manera sucedió en el caso del primer tramo de la carne de pollo y cerdo los cuales se
vieron significativamente expuestos a los shocks, que en este caso fueron positivos, que de todas
maneras confirma la hipótesis planteada en esta investigación: la existencia de asimetrías en la
transmisión de los precios. Cabe mencionar también que las desigualdades también se presentaron
en los rezagos dos y cuatro para las series en estudio.
Se plantea como sugerencia de este trabajo para trabajos posteriores la investigación de las
causas que producen las asimetrías en el mercado de la carne en Chile, sin embargo, de acuerdo a la
teoría es pertinente mencionar que el poder de mercado por parte de algunos participantes en la
cadena de comercialización ha sido mencionado como una de las principales razones por las que se
originan las transmisiones asimétricas de precios, además de la actuación poco competitiva en la
fijación de precios por parte de empresas dominantes, sin embargo, es un tema que se debe indagar
de manera más exhaustiva.
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